蚂蚁区块链科技(上海)有限公司鲍梦瑶获国家专利权
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龙图腾网获悉蚂蚁区块链科技(上海)有限公司申请的专利分类模型训练方法及装置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：CN115017994B 。
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：202210663099.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权分类模型训练方法及装置是由鲍梦瑶;刘佳伟;章鹏;张谦;殷雪梅设计研发完成，并于2022-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本分类模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供分类模型训练方法及装置，其中，该方法包括获取正样本训练数据，并根据至少两种数据增强方法，对正样本训练数据进行数据增强，获得初始负样本训练数据；根据正样本训练数据和初始负样本训练数据，训练获得第一分类模型；根据至少两种数据增强方法、初始负样本训练数据以及第一分类模型，获得目标负样本训练数据；根据正样本训练数据和目标负样本训练数据，训练获得第二分类模型。具体的，该方法可以根据正样本训练数据以及、通过数据增强方法获得的负样本训练数据训练相应的分类模型，提高该分类模型的训练效果，使得该分类模型后续应用于隐私数据识别场景中时，可以快速且准确的识别数据仓库中的隐私数据。
本发明授权分类模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种分类模型训练方法，应用于隐私数据识别场景，所述方法包括： 获取正样本训练数据，并根据至少两种数据增强方法，对所述正样本训练数据进行数据增强，获得初始负样本训练数据，其中，所述正样本训练数据为用户隐私数据； 根据所述正样本训练数据和所述初始负样本训练数据，训练获得第一分类模型； 根据所述至少两种数据增强方法、所述初始负样本训练数据以及所述第一分类模型，获得目标负样本训练数据，包括：确定所述至少两种数据增强方法中、每种数据增强方法对应的初始负样本训练数据；将所述每种增强方法对应的初始负样本训练数据，输入所述第一分类模型，获得所述每种数据增强方法对应的初始负样本训练数据的预测结果；根据所述每种数据增强方法对应的初始负样本训练数据的预测结果，获得目标负样本训练数据； 根据所述正样本训练数据和所述目标负样本训练数据，训练获得第二分类模型。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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