中国电信股份有限公司黄钰瑶获国家专利权
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龙图腾网获悉中国电信股份有限公司申请的专利匹配模型训练方法、设备及介质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：CN115982600B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202211715453.3，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权匹配模型训练方法、设备及介质是由黄钰瑶;付薇薇;王岩;张寅设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本匹配模型训练方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本公开实施例提供了一种匹配模型训练方法、设备及介质，涉及计算机技术领域，该方法包括：通过聚类算法对无标签的目标数据集中的原始数据进行聚类处理，得到多个数据聚类，目标数据集为通过无标签的两个候选数据集组合得到的，将多个数据聚类中的每两条原始数据进行拼接，得到N条拼接数据，再将N条拼接数据中的每两条拼接数据进行组合，得到K个数据组，并通过数据组中原始数据的聚类情况，确定每个数据组的标签值，根据K个数据组，以及每个数据组的标签值对未训练的匹配模型进行训练，直至得到已训练的匹配模型。通过聚类和数据来源对无标签数据添加标签，通过不断迭代的训练过程来优化效果，最终得到准确性更高的已训练的匹配模型。
本发明授权匹配模型训练方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种匹配模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 通过聚类算法对目标数据集中的原始数据进行聚类处理，得到多个数据聚类；其中，所述目标数据集为通过无标签的两个候选数据集组合得到的； 将所述多个数据聚类中的每两条原始数据进行拼接，得到N条拼接数据； 将N条拼接数据中的每两条拼接数据进行组合，得到K个数据组，并根据所述K个数据组中原始数据对应的数据聚类情况，确定每个数据组的标签值； 根据所述K个数据组，以及每个数据组的标签值对未训练的匹配模型进行训练，直至所述未训练的匹配模型对应的匹配损失函数值小于第一预设值，且所述未训练的匹配模型基于所述多个数据聚类中的原始数据进行预测得到的相似度结果大于第二预设值，则得到已训练的匹配模型。
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