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龙图腾网获悉五八同城信息技术有限公司申请的专利质量评估模型训练和使用方法、设备及存储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：CN115048996B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202210658095.0，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权质量评估模型训练和使用方法、设备及存储介质是由杨晓婷;史忠伟设计研发完成，并于2022-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本质量评估模型训练和使用方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种质量评估模型训练和使用方法、设备及存储介质。其中，质量评估模型是基于多模态数据中不同模态的数据对应的向量训练得到的，因此该质量评估模型可以用于对目标多模态数据进行质量评估；并且，在利用多种模态的向量进行模型训练之前，还将多种模态的向量进行融合处理以及对融合后的向量进行二分类，基于二分类后的融合向量进行模型训练；这样，在使用质量评估模型对目标多模态数据进行质量评估时，不仅适用于对目标多模态数据中每种模态的数据进行质量评估，还可结合目标多模态数据中不同种模态数据之间的关联关系从整体上对目标多模态数据进行质量评估，得到的质量评估结果更准确。

本发明授权质量评估模型训练和使用方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用于多模态数据的质量评估模型训练方法，其特征在于，包括： 获取N个训练任务对应的N个多模态样本数据，每个多模态样本数据包括至少两种模态的数据，其中，N为大于1的正整数； 对所述N个多模态样本数据进行向量化处理和融合处理，得到N个融合向量，并利用激活函数对所述N个融合向量进行二分类；其中，所述N个融合向量中包括X个支持向量和Y个查询向量； 基于初始化评估参数和二分类后的所述N个融合向量，对质量评估模型进行第一分批训练，得到每批训练对应的多个中间态评估参数； 基于所述多个中间态评估参数和二分类后的所述N个融合向量，对所述质量评估模型进行第二分批训练，得到每批训练对应的函数损失总和； 根据所述第二分批训练得到的多个函数损失总和，确定所述质量评估模型对应的通用评估参数； 其中，基于初始化评估参数和二分类后的所述N个融合向量，对质量评估模型进行第一分批训练，得到每批训练对应的多个中间态评估参数，包括： 按照设定的单次样本数量，从所述X个支持向量中分批获取对应数量的第一融合向量；基于初始化评估参数和第一损失函数，利用分批获取的第一融合向量依次对质量评估模型进行第一梯度下降计算，得到每次计算对应的所述单次样本数量个中间态评估参数； 其中，基于所述多个中间态评估参数和二分类后的所述N个融合向量，对所述质量评估模型进行第二分批训练，得到每批训练对应的函数损失总和，包括： 按照设定的单次样本数量，从所述Y个查询向量中分批获取对应数量的第二融合向量；基于每次得到的所述单次样本数量个中间态评估参数和第二损失函数，利用分批获取的第二融合向量依次对所述质量评估模型进行第二梯度下降计算，得到每次计算对应的函数损失总和；其中，所述函数损失总和为每次第二梯度下降计算对应的第二融合向量在其分别使用的中间态评估参数下对应的函数损失的总和； 其中，根据所述第二分批训练得到的多个函数损失总和，确定所述质量评估模型对应的通用评估参数，包括： 确定所述第二分批训练得到的多个函数损失总和中最小的函数损失总和对应的中间态评估参数；将所述最小的函数损失总和对应的中间态评估参数作为所述质量评估模型对应的通用评估参数。

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