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龙图腾网获悉深圳壹账通智能科技有限公司申请的专利一种多任务模型训练方法、系统、介质及电子终端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：CN114186684B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202111522799.7，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权一种多任务模型训练方法、系统、介质及电子终端是由蒋宏达;陈家豪;徐亮设计研发完成，并于2021-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多任务模型训练方法、系统、介质及电子终端在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种多任务模型训练方法、系统、介质及电子终端，方法包括：在原始多任务模型中加入新增任务对应的新增分类层，进而获取中间模型，中间模型包括：参数层、原始分类层和新增分类层；冻结参数层和原始分类层；将新增训练语句输入中间模型进行一次预测，获取新增分类层输出的第一预测结果和原始分类层输出的第二预测结果；根据第一预测结果和真实分类结果，对新增分类层进行一次训练；对参数层和原始分类层进行解冻，将新增训练语句输入中间模型进行二次预测，获取原始分类层输出的第三预测结果；根据第二预测结果和第三预测结果，对中间模型的所有层进行联合训练，获取最终多任务模型；提高模型训练效率。

本发明授权一种多任务模型训练方法、系统、介质及电子终端在权利要求书中公布了：1.一种多任务模型训练方法，其特征在于，包括： 获取新增任务，根据所述新增任务，在原始多任务模型中加入新增分类层，进而获取中间模型，所述中间模型包括：参数层、原始分类层和新增分类层，所述参数层为所述原始多任务模型中除原始分类层以外的其他层，所述新增任务为新的违规话术判断任务； 对所述参数层和原始分类层进行冻结； 将所述新增任务中的新增训练语句输入所述中间模型进行一次预测，获取所述新增分类层输出的第一预测结果和所述原始分类层输出的第二预测结果，所述新增训练语句为新的违规话术语句； 根据所述第一预测结果和新增任务中对应的真实分类结果，对新增分类层进行一次训练； 对所述参数层和原始分类层进行解冻，将所述新增训练语句输入所述中间模型进行二次预测，获取原始分类层输出的第三预测结果； 根据所述第二预测结果和第三预测结果，对所述中间模型中的所有层进行联合训练，获取最终多任务模型，所述最终多任务模型用于进行违规话术判断； 根据所述第二预测结果和第三预测结果，对所述中间模型中的所有层进行联合训练的步骤包括： 获取二次预测过程中新增分类层输出的第四预测结果，根据所述第四预测结果、对应的真实分类结果和预设的第一损失函数，获取第一损失，并对所述新增分类层进行二次训练，获取二次训练后的新增分类层； 根据所述第二预测结果、第三预测结果和预设的第二损失函数，对所述原始分类层进行蒸馏，获取第二损失，并对原始分类层进行一次训练，获取一次训练后的原始分类层； 根据所述第一损失和第二损失，对所述中间模型中的参数层、二次训练后的新增分类层、一次训练后的原始分类层进行联合训练。

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