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龙图腾网恭喜腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利异常文本检测模型训练方法、异常文本检测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：CN115269830B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202210590192.0，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权异常文本检测模型训练方法、异常文本检测方法及装置是由刘全赟设计研发完成，并于2022-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本异常文本检测模型训练方法、异常文本检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种异常文本检测模型训练方法、异常文本检测方法及装置，本申请实施例可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等场景，方法包括：获取包括训练文本和训练文本的分类标签的训练样本集，训练文本中用于表示时间的字符被替换为预设字符，产生时间在第一时间之前的训练文本的分类标签为第一分类标签，产生时间在第一时间之后的训练文本的分类标签为第二分类标签，第一时间在当前时间之前，在任一次训练过程中，以训练文本为文本分类模型的输入，输出训练文本的分类预测概率，根据训练文本的分类预测概率与训练文本的分类标签，对文本分类模型的参数进行调整，直到满足停止训练条件，将得到的文本分类模型输出为异常文本检测模型。

本发明授权异常文本检测模型训练方法、异常文本检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种异常文本检测模型训练方法，其特征在于，包括：获取训练样本集，所述训练样本集包括训练文本和所述训练文本的分类标签，所述训练文本中用于表示时间的字符被替换为预设字符，其中，产生时间在第一时间之前的训练文本的分类标签为第一分类标签，产生时间在所述第一时间之后的训练文本的分类标签为第二分类标签，所述第一时间在当前时间之前；其中，所述获取训练样本集，包括：确定所述第一时间；获取当前时间之前的历史文本数据，所述历史文本数据包括文本信息和所述文本信息的产生时间；将所述文本信息中用于表示时间的字符替换为所述预设字符，以使得所述训练文本中不包含时间信息，得到所述训练文本；根据所述训练文本的产生时间和所述第一时间确定所述训练文本的分类标签；根据所述训练样本集进行文本分类模型训练，在任一次训练过程中，以所述训练文本为文本分类模型的输入，输出所述训练文本的分类预测概率；根据所述训练文本的分类预测概率与所述训练文本的分类标签，对所述文本分类模型的参数进行调整，直到满足停止训练条件；将满足所述停止训练条件所确定的文本分类模型输出为异常文本检测模型，所述异常文本检测模型用于通过训练文本的语义信息，从当前时间之前产生的待检测文本集中检测出所述第一时间至当前时间内的异常文本，所述异常文本为所述待检测文本集中在所述第一时间之前未出现过的文本；其中，所述文本分类模型用于：提取所述训练文本的语义信息；将所述语义信息转化为向量；将所述向量使用全连接层转化为标量；使用激活函数对所述标量进行转换，得到所述训练文本的分类预测概率。

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