珠海市魅族科技有限公司黄超华获国家专利权
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龙图腾网获悉珠海市魅族科技有限公司申请的专利一种特征库构建方法和模型训练方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114064583B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111364402.6，技术领域涉及：G06F16/16；该发明授权一种特征库构建方法和模型训练方法是由黄超华设计研发完成，并于2021-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种特征库构建方法和模型训练方法在说明书摘要公布了：一种特征库构建方法，所述方法包括：获取第一文件样本集，所述第一文件样本集包括多个文件样本和每个文件样本的清理等级；从所述第一文件样本集的每个文件样本中提取可影响该文件样本的清理等级的特征词；对提取的特征词进行过滤处理，以获得多个有效特征词；设置每个有效特征词的权重，并根据每个有效特征词和每个有效特征词的权重构建用于推荐文件的清理等级的特征库。
本发明授权一种特征库构建方法和模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种特征库构建方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一文件样本集，所述第一文件样本集包括多个文件样本和每个文件样本的清理等级； 从所述第一文件样本集的每个文件样本中提取可影响该文件样本的清理等级的特征词； 对提取的特征词进行过滤处理，以获得多个有效特征词； 设置每个有效特征词的权重，并根据每个有效特征词和每个有效特征词的权重构建用于推荐文件的清理等级的特征库； 其中，所述设置每个有效特征词的权重，包括： 获取第二文件样本集，所述第二文件样本集包括训练集和测试集，所述训练集和所述测试集中均包括多个文件样本和每个文件样本的清理等级； 从获得的所有有效特征词中筛选出用于确定权重的目标特征词； 从所述训练集的多个文件样本中提取与所述目标特征词相匹配的特征，将从所述训练集中提取的特征作为输入并将对应的清理等级作为输出对预置的机器学习模型进行训练； 从所述测试集的多个文件样本中提取与所述目标特征词相匹配的特征，将从所述测试集中提取的特征输入至训练好的机器学习模型，得到输出的清理等级； 根据所述输出的清理等级和所述测试集中对应的清理等级，确定用于表征所述训练好的机器学习模型的优劣的指标值； 根据所述指标值确定对应的有效特征词的权重。
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