中国科学技术大学梅林海获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种文本意图理解的连续学习方法和系统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：CN114970526B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202210667651.0，技术领域涉及：G06F40/289；该发明授权一种文本意图理解的连续学习方法和系统是由梅林海;陈洋;连德富;凌震华设计研发完成，并于2022-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种文本意图理解的连续学习方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种文本意图理解的连续学习方法和系统，该方法包括：当需要训练新模型时，获取训练数据；其中，训练数据包括新增标注数据和原模型已经采用的部分历史标注数据；依据新增标注数据和原模型已经采用的部分历史标注数据，构建训练批次数据；依据训练批次数据，以及原模型与新模型之间的分布约束，对新模型进行训练，得到新版本模型；从而通过利用少量历史标注数据，结合新增的标注数据来进行文本意图的连续学习；本申请重点优化文本意图理解中的灾难性遗忘问题，在保证意图分类效果的情况下，降低训练耗时和训练成本。
本发明授权一种文本意图理解的连续学习方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种文本意图理解的连续学习方法，其特征在于，包括： 当需要训练新模型时，获取训练数据；其中，所述训练数据为文本数据；所述训练数据包括新增标注数据和原模型已经采用的部分历史标注数据； 依据所述新增标注数据和所述原模型已经采用的部分历史标注数据，构建训练批次数据； 依据所述训练批次数据，以及所述原模型与新模型之间的分布约束，对所述新模型进行训练，得到新版本模型，包括：将所述训练批次数据中来源于所述历史标注数据的数据，通过原模型推理，记录原模型的特征分布结果；将所述历史标注数据的数据输入至所述新模型，通过分布损失函数，约束所述新模型的结果与所述原模型的结果有相同的表现；将所述训练批次数据中来源新增标注数据的数据，通过所述新模型进行迭代训练；以及，控制所述新增标注数据标注为新类别的数据与老类别的间距为大于预设值；其中，所述新增标注数据中新增的类别为所述新类别，所述老类别为原模型已经采用的类别。
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