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申请/专利权人：中建五局第三建设(深圳)有限公司

摘要：本申请公开了一种围标检测模型的训练方法、预测方法、装置、设备及介质；该方法包括：在训练集提取出一个训练样本作为当前训练样本；将当前训练样本和重点关注对象分别输入至围标检测模型，通过围标检测模型基于预先确定的重点关注对象的掩码结构输出当前训练样本的预测结果；其中，掩码结构由行字段序列、列字段序列以及掩码值方阵构成；掩码值方阵的主对角线以及主对角线的左下方区域中的各个掩码值为未掩盖的掩码值；主对角线的右上方区域的特定掩码值为未掩盖的掩码值；若预测结果不满足预定条件，则重复执行上述操作，直到预测结果满足预定条件。本申请可以提高围标检测模型发现指代异常的能力，从而能够有效地提升围标检测的效率和准确性。

主权项：1.一种围标检测模型的训练方法，其特征在于，所述围标检测模型包括：第一文本输入模块、第二文本输入模块、第一嵌入层、第二嵌入层、编码器、解码器和结果输出模块；所述方法包括：在预先构建的训练集提取出一个训练样本作为当前训练样本；通过所述第一文本输入模块和所述第二文本输入模块分别将所述当前训练样本和重点关注对象分别输入至所述第一嵌入层和所述第二嵌入层，通过所述第一嵌入层和所述第二嵌入层分别将所述当前训练样本和所述重点关注对象转换为所述当前训练样本的嵌入表示和所述重点关注对象的嵌入表示；将所述当前训练样本的嵌入表示输入至所述编码器，通过所述编码器输出所述当前训练样本的编码向量；将所述当前训练样本的编码向量和所述重点关注对象的嵌入表示分别输入至所述解码器，通过所述解码器基于所述重点关注对象的掩码结构输出所述当前训练样本的解码向量；将所述当前训练样本的解码向量输入至所述结果输出模块，通过所述结果输出模块输出所述当前训练样本的预测结果；其中，所述重点关注对象的掩码结构由行字段序列、列字段序列以及掩码值方阵构成；所述掩码值方阵由所述行字段序列中的重点关注对象的各个字符位置与所述列字段序列中的重点关注对象的各个字符位置所对应的掩码值构成；所述掩码值方阵的主对角线以及所述主对角线的左下方区域中的各个掩码值为未掩盖的掩码值；所述主对角线的右上方区域的特定掩码值为未掩盖的掩码值；其中，主对角线的左下方区域中的各个掩码值由重点关注对象的各个字符在行字段序列中的位置和该字符在列字段序列中的位置之后的位置所对应的掩码值组成；主对角线的右上方区域的特定掩码值由重点关注对象中的连续若干个字符以及该连续若干个字符后面的N个字符在行字段序列中的位置与该连续若干个字符在列字段序列中的位置所对应的掩码值组成，N为大于等于1的自然数；剩余区域的各个掩码值为掩盖的掩码值；未掩盖的掩码值为1；掩盖的掩码值为0；若所述当前训练样本的预测结果不满足预定条件，则重复执行上述操作，直到所述当前训练样本的预测结果满足所述预定条件。

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