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龙图腾网获悉腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司申请的专利训练评分模型的方法、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：CN112699268B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202011629200.5，技术领域涉及：G06F16/635；该发明授权训练评分模型的方法、设备及存储介质是由萧永乐;顾旻玮设计研发完成，并于2020-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练评分模型的方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种训练评分模型的方法、设备及存储介质，属于机器学习技术领域。该方法包括：将样本账户的账户信息和第一样本对象的对象信息输入评分模型，得到第一样本对象的第一预测分数，并将样本账户的账户信息和第二样本对象的对象信息输入评分模型，得到第二样本对象的第二预测分数，其中，第一基准分数大于第二基准分数；若第一预测分数小于第二预测分数，则基于第一预测分数和第一基准分数、第二预测分数和第二基准分数、以及第一预测分数和第二预测分数，对评分模型中的权重参数进行训练调整。本申请能够降低现有技术中评分模型所需要的训练次数。

本发明授权训练评分模型的方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种训练评分模型的方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本账户的账户信息、第一基准分数、第一样本对象的对象信息、第二基准分数以及第二样本对象的对象信息，其中，所述第一基准分数大于所述第二基准分数，所述第一基准分数为所述样本账户对所述第一样本对象进行评分的分数，所述第二基准分数为所述样本账户对所述第二样本对象进行评分的分数，所述第一样本对象和所述第二样本对象均为样本音频，所述样本账户的账户信息包括账户特征信息和账户属性信息，所述对象信息为所述样本音频的音频信息； 将所述样本账户的账户信息和所述第一样本对象的对象信息输入评分模型，得到所述第一样本对象的第一预测分数，并将所述样本账户的账户信息和所述第二样本对象的对象信息输入所述评分模型，得到所述第二样本对象的第二预测分数； 若所述第一预测分数小于所述第二预测分数，则基于所述第一预测分数和所述第一基准分数、所述第二预测分数和所述第二基准分数、以及所述第一预测分数和所述第二预测分数，对所述评分模型中的权重参数进行训练调整； 其中，所述若所述第一预测分数小于所述第二预测分数，则基于所述第一预测分数和所述第一基准分数、所述第二预测分数和所述第二基准分数，以及所述第一预测分数和所述第二预测分数，对所述评分模型中的权重参数进行训练调整，包括： 若所述第一预测分数小于所述第二预测分数，则基于所述第一预测分数、所述第一基准分数以及预先设置的第一损失函数，得到第一损失信息，基于所述第二预测分数、所述第二基准分数以及预先设置的第二损失函数，得到第二损失信息，基于所述第一预测分数、所述第二预测分数和预先设置的第三损失函数，得到第三损失信息，基于预设的第一权值、第二权值和第三权值，分别对所述第一损失信息、所述第二损失信息和所述第三损失信息进行加权求和处理，得到第四损失信息，基于所述第四损失信息，对所述评分模型中的权重参数进行训练调整； 或者，若所述第一预测分数小于所述第二预测分数，则基于所述第一预测分数、所述第一基准分数以及预先设置的第一损失函数，得到第一损失信息，基于所述第二预测分数、所述第二基准分数以及预先设置的第二损失函数，得到第二损失信息，基于所述第一预测分数、所述第二预测分数和预先设置的第三损失函数，得到第三损失信息，基于所述第一损失信息、所述第二损失信息和所述第三损失信息，分别对所述评分模型中的权重参数进行训练调整。

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