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龙图腾网获悉国际商业机器公司申请的专利高效基础事实注释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：CN115244587B 。

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：202180018455.4，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权高效基础事实注释是由P·斯塔尔;M·多尔菲;C·奥尔;L·乔治普洛斯;R·卡斯特纳;A·维利舍夫;D·诺盖尔伊达尔戈;R·库兹涅佐娃;K·贝卡斯设计研发完成，并于2021-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本高效基础事实注释在说明书摘要公布了：一种用于确定要被注释以训练机器学习应用的目标项的集合的计算机实现的方法。该方法包括提供具有数据样本的集合的训练数据集和具有分类器的自动编码器。自动编码器包括将数据样本的集合映射到压缩特征向量的集合的嵌入模型。压缩特征向量的集合定义了压缩特征矩阵。进一步提供了：定义与所述压缩特征矩阵相关联的图，应用聚类算法以识别所述图的节点聚类并且应用中心性算法以识别所述节点聚类的中心节点，从注释者节点检索用于所述中心节点的节点标签，将注释节点标签传播到所述图的其他节点，并且利用注释节点标签和传播节点标签执行所述嵌入模型和分类器的训练。

本发明授权高效基础事实注释在权利要求书中公布了：1.一种计算机实现的方法，包括： 提供包括数据样本的集合的训练数据集，其中，所述训练数据集包括多个数据样本，所述数据样本包括图像； 提供自动编码器，所述自动编码器包含分类器； 执行自动编码器的嵌入模型的初始训练，嵌入模型被配置为将数据样本的集合映射到包括特征元素的压缩特征向量的集合，压缩特征向量的集合定义数据样本的集合的压缩特征矩阵； 提供与所述压缩特征矩阵相关联的图的定义； 应用聚类算法来识别所述图的一个或多个节点聚类； 应用中心性算法来识别所述一个或多个节点聚类的一个或多个中心节点； 从注释者检索用于所述一个或多个节点聚类的所述一个或多个中心节点的一个或多个节点标签，从而创建注释节点标签； 将所述一个或多个中心节点的注释节点标签传播到所述图的其他节点，从而创建传播节点标签；以及 执行所述自动编码器的进一步训练，所述进一步训练包括 利用注释节点标签和传播节点标签来训练所述自动编码器的所述嵌入模型和所述自动编码器的所述分类器，其中所述分类器被配置为预测所述压缩特征向量的所述元素的所述一个或多个节点标签。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国际商业机器公司，其通讯地址为：美国纽约；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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