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龙图腾网获悉招商银行股份有限公司申请的专利模型构建方法、装置、设备与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：CN114817455B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202210229151.9，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权模型构建方法、装置、设备与介质是由赵高枫;文俊杰;李金龙设计研发完成，并于2022-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型构建方法、装置、设备与介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种模型构建方法、装置、设备与介质。本发明通过获取构建模型的训练语料；基于预先训练好的聚类模型，对所述训练语料进行聚类处理，得到对应的聚类结果，其中，聚类结果包括聚类标签以及聚类标签对应的聚类语料；基于所述聚类结果中的聚类标签以及对应的聚类语料进行模型训练和预测，根据模型训练和预测结果确定目标意图识别模型。上述自动生成目标意图识别模型的方法，减少了在熟悉业务点以及数据标注过程中投入的时间，加速梳理业务点以及标注业务语料，提高了构建目标意图识别模型的效率，降低了人力成本。

本发明授权模型构建方法、装置、设备与介质在权利要求书中公布了：1.一种模型构建方法，其特征在于，所述模型构建方法包括如下步骤： 获取构建模型的训练语料； 基于预先训练好的聚类模型，对所述训练语料进行聚类处理，得到对应的聚类结果，其中，聚类结果包括聚类标签以及聚类标签对应的聚类语料； 基于所述聚类结果中的聚类标签以及对应的聚类语料进行模型训练和预测，根据模型训练和预测结果确定目标意图识别模型； 所述基于所述聚类结果中的聚类标签以及对应的聚类语料进行模型训练和预测，根据模型训练和预测结果确定目标意图识别模型的步骤包括： 将聚类结果中的聚类语料，根据聚类标签划分为训练语料和预测语料； 基于所述训练语料进行模型训练，得到训练好的初始分类模型； 将所述预测语料输入所述训练好的初始分类模型进行预测，得到预测分数值； 基于所述聚类结果中的聚类标签与所述预测分数值，确定所述聚类结果的精确召回率PRF值； 基于所述PRF值，确定对应的目标意图识别模型； 所述基于所述PRF值，确定对应的目标意图识别模型的步骤包括： 判断所述PRF值是否达到预设阈值； 若所述PRF值达到预设阈值，则所述聚类结果合理，输出所述初始分类模型作为目标意图识别模型； 若所述PRF值未达到预设阈值，则所述聚类结果不合理，对所述聚类结果进行分类调整，得到分类调整后的聚类结果； 将所述分类调整后的聚类结果作为当前的聚类结果，并返回执行步骤： 将聚类结果中的聚类语料，根据聚类标签划分为训练语料和预测语料； 基于所述训练语料进行模型训练，得到训练好的初始分类模型； 将所述预测语料输入所述训练好的初始分类模型进行预测，得到预测分数值； 基于所述聚类结果中的聚类标签与所述预测分数值，确定所述聚类结果的精确召回率PRF值； 直到所述PRF值达到预设阈值，所述聚类结果合理，输出所述初始分类模型作为目标意图识别模型； 所述聚类结果包括聚类标签为other的other聚类语料和聚类标签为非other的非other聚类语料， 所述对所述聚类结果进行分类调整，得到分类调整后的聚类结果的步骤包括： 调整所述other聚类语料和非other聚类语料，获取调整后的聚类标签对应的聚类语料； 计算所述调整后的聚类标签对应的聚类语料的混淆度； 当所述混淆度大于预设阈值T2，则合并调整分类前后的非other的聚类语料作为当前的聚类结果的非other聚类语料，其他语料则作为聚类标签为other的other聚类语料； 所述调整所述other聚类语料和非other聚类语料，获取调整后的聚类标签对应的聚类语料的步骤包括： 获取所述非other聚类语料的预测分数值； 若所述非other聚类语料的预测分数值低于预设阈值T1，则将所述非other聚类语料的聚类标签更改为other； 当所述聚类标签为other的other聚类语料数量超过预设阈值N2，则将聚类结果中聚类语料数量超过预设阈值N2的簇内语料标记为新的聚类语料； 获取到调整后other聚类语料以及调整后的非other聚类语料； 所述基于预先训练好的聚类模型，对所述训练语料进行聚类处理，得到对应的聚类结果的步骤包括： 将所述训练语料进行依次乱序、分割，得到聚类样本语料； 基于层次凝聚聚类算法HAC，对所述聚类样本语料进行聚类处理，得到聚类标签以及聚类标签对应的聚类语料； 所述基于层次凝聚聚类算法HAC，对所述聚类样本语料进行聚类处理，得到聚类标签以及聚类标签对应的聚类语料的步骤包括： 将所述聚类样本语料进行分类，并将分类过后同种类的聚类样本语料划分为一个簇，得到不同种类的簇对应的聚类标签； 基于所述簇对应的聚类标签，确定不同种类的聚类标签对应的簇内语料； 若所述簇内语料的数量大于预设阈值N1，则所述簇内语料以所述簇为聚类标签，聚类标签对应的簇内语料为对应的聚类语料； 若所述簇内语料的数量不大于预设阈值N1，则所述簇内语料以other为聚类标签，聚类标签对应的簇内语料为对应的聚类语料。

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