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龙图腾网获悉胜斗士(上海)科技技术发展有限公司申请的专利扩展数据集以及预测待分类对象的类别的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：CN114970683B 。

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：202210481567.X，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权扩展数据集以及预测待分类对象的类别的方法是由凌悦设计研发完成，并于2022-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本扩展数据集以及预测待分类对象的类别的方法在说明书摘要公布了：本申请提出扩展训练数据集，使用扩展训练数据集训练的分类模型进行分类的方法。扩展训练数据集的方法包括基于原始数据和辅助数据生成合并数据，辅助数据与分类模型的应用场景相关联并且来自与原始数据的来源不同的来源；以及使用分类模型更新合并数据的类别以生成用于训练分类模型的第一扩展数据集。本申请的方案可以扩充标注数据样本的数量以及提高数据的标注准确度，使得所训练的分类模型的分类性能得到优化。

本发明授权扩展数据集以及预测待分类对象的类别的方法在权利要求书中公布了：1.一种用于扩展训练数据集的方法，所述训练数据集包括多个原始数据，所述方法包括： 基于所述原始数据和辅助数据生成合并数据，所述辅助数据与分类模型的应用场景相关联并且来自与所述原始数据的来源不同的来源，所述基于所述原始数据和辅助数据生成合并数据包括： 将所述原始数据和所述辅助数据进行简单合并，以得到经过简单合并后的合并数据，所述经过简单合并后的合并数据的类别被设置为所述原始数据的类别；和或 将所述原始数据和所述辅助数据进行数据累加，以得到经过数据累加后的合并数据，所述经过数据累加后的合并数据的类别均被设置为所述原始数据的类别； 使用所述分类模型更新所述合并数据的类别以生成用于训练所述分类模型的第一扩展数据集，包括： 将所述合并数据划分为具有不同的合并数据的第一合并数据子集和第二合并数据子集； 使用所述第一合并数据子集训练所述分类模型的原始模型以获得第一分类模型； 使用所述第一分类模型确定的所述第二合并数据子集中的合并数据的预测类别来更新所述第二合并数据子集中的合并数据的类别； 重复使用所述第二合并数据子集中的合并数据替换所述第一合并数据子集中的至少部分合并数据以更新所述第一合并数据子集； 重复使用所述第一合并数据子集中的被替换的所述至少部分合并数据替换所述第二合并数据子集中的合并数据以更新所述第二合并数据子集； 基于更新的所述第一合并数据子集和更新的所述第二合并数据子集生成所述第一扩展数据集，其中所述第一扩展数据集包括具有更新的类别的合并数据。

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