中山大学王焱林获国家专利权
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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种多角色模型自动标注方法、装置、终端及介质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：CN119249153B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202411568875.1，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种多角色模型自动标注方法、装置、终端及介质是由王焱林;伍嘉栋;黄炎贤设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种多角色模型自动标注方法、装置、终端及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种多角色模型自动标注方法、装置、终端及介质，本申请提供的技术方案通过引入多角色视角的标注方式，按照特定领域场景的角色分类和知识架构，构建多个不同角色属性的标注子模型模型，使其能够从不同的视角对数据进行标注，通过综合多个角色模型的标注结果，最大限度地减少模型标注与人类标注之间的偏差，且能够有效解决现有技术中单一视角导致的标注片面性问题，使标注结果更加全面和准确。
本发明授权一种多角色模型自动标注方法、装置、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种多角色模型自动标注方法，其特征在于，包括： 获取标注样本数据，按照所述标注样本数据的标注角色属性，对所述标注样本数据进行分类； 按照不同的标注角色属性，利用已分类的标注样本数据进行模型训练，分别得到各个标注角色属性对应的角色标注子模型； 根据各个角色标注子模型输出的预测子标签概率分布，结合各个角色标注子模型对应的权重参数，将各个预测子标签进行整合，得到软标签，其中，所述各个角色标注子模型对应的权重参数的生成方式包括：根据各个角色标注子模型输出的预测子标签概率分布，以所述预测子标签概率分布作为预设的权重预测网络模型的输入特征，输出角色标注子模型的权重参数，所述权重预测网络模型具体为MLP网络模型； 根据损失函数，对各个角色标注子模型进行权重优化，当满足预设的优化条件，则通过所述各个角色标注子模型整合得到多角色联合标注模型； 获取待标注数据，将所述待标注数据输入到所述多角色联合标注模型，以通过所述多角色联合标注模型输出对应的多角色模型标注数据。
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