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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利兴趣点信息识别模型的训练、识别方法、装置及电子设备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：CN117271913B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202210639423.2，技术领域涉及：G06F16/9537；该发明授权兴趣点信息识别模型的训练、识别方法、装置及电子设备是由赵田阳;梅秋艳;季成晖;杨昊翔;卢俊之设计研发完成，并于2022-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本兴趣点信息识别模型的训练、识别方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种兴趣点信息识别模型的训练、识别方法、装置及电子设备，通过多任务学习的方式，在对兴趣点信息识别模型进行训练时，不仅获取训练兴趣点信息识别模型的第一兴趣点信息和语义成分标签，还获取关联任务标签；对第一兴趣点信息进行特征提取后，得到的第一特征数据输入到第二子模型中进行兴趣点信息的识别，以及输入到关联任务模型进行关联的语义任务处理；综合兴趣点信息的识别和关联的语义任务处理两部分得到的损失值，对兴趣点信息识别模型进行参数更新。如此，能够通过多任务联合的学习方式，提高兴趣点信息识别模型的语义理解、分析能力。本申请的技术方案可应用于大数据、智能交通系统以及智能车路协同系统等技术领域。

本发明授权兴趣点信息识别模型的训练、识别方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种兴趣点信息识别方法，其特征在于，用于通过兴趣点信息识别模型对兴趣点信息进行识别，所述兴趣点信息识别模型包括第一子模型和第二子模型；所述识别方法包括： 获取第三兴趣点信息； 将所述第三兴趣点信息输入到所述第一子模型中进行自然语言处理，得到所述第三兴趣点信息对应的第二特征数据； 在预设的词典中对所述第三兴趣点信息进行搜索匹配，得到所述第三兴趣点信息对应的第三特征数据； 对所述第二特征数据和所述第三特征数据进行特征融合处理，得到第四特征数据； 将所述第四特征数据输入到第二子模型中，对所述第三兴趣点信息进行语义成分分析，得到所述语义成分识别结果；其中，所述语义成分识别结果用于表征所述第三兴趣点信息中实体的隶属关系； 其中，所述兴趣点信息识别模型通过以下步骤训练得到： 获取第一兴趣点信息、所述第一兴趣点信息中词语对应的语义成分标签，以及所述第一兴趣点信息的关联任务标签；其中，所述语义成分标签用于表征所述第一兴趣点信息中实体的隶属关系，所述关联任务标签用于表征所述第一兴趣点信息的关联任务的任务结果； 将所述第一兴趣点信息输入到所述第一子模型中进行自然语言处理，得到所述第一兴趣点信息对应的第一特征数据； 将所述第一特征数据输入到所述第二子模型中，对所述第一兴趣点信息进行语义成分分析，得到所述第一兴趣点信息中词语对应的语义成分分析结果； 将所述第一特征数据输入到关联任务模型中，对所述第一兴趣点信息进行关联任务处理，得到所述第一兴趣点信息对应的关联任务处理结果； 根据所述语义成分分析结果和所述语义成分标签，以及所述关联任务处理结果和所述关联任务标签，确定训练的损失值； 根据所述损失值，对所述第一子模型和所述第二子模型的参数进行更新。

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