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龙图腾网获悉北京达佳互联信息技术有限公司申请的专利文本扩写模型训练方法以及文本扩写方法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：CN120492620B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510983250.X，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权文本扩写模型训练方法以及文本扩写方法是由王甲豪;陶鑫;万鹏飞;张迪;盖坤设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本扩写模型训练方法以及文本扩写方法在说明书摘要公布了：本公开关于文本扩写模型训练方法以及文本扩写方法，训练方法包括基于初始模型对第一样本文本进行扩写处理，得到第一扩写文本；基于第一样本文本和第一扩写文本调整初始模型的参数；基于调参后的初始模型对第二样本文本进行扩写处理，得到第二扩写文本；基于第二样本文本和第二扩写文本调整调参后的初始模型的参数，直至得到中间模型；针对每一目标样本文本，基于中间模型对目标样本文本进行扩写，得到多个目标扩写文本；通过将每一目标扩写文本输入视频生成模型，得到目标样本文本对应的视频生成结果；基于每一目标样本文本和对应的视频生成结果，对中间模型进行基于视频验证的训练，直至得到文本扩写模型。本公开能提升文本扩写模型的质量。

本发明授权文本扩写模型训练方法以及文本扩写方法在权利要求书中公布了：1.一种文本扩写模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一样本文本； 基于初始模型对所述第一样本文本进行扩写处理，得到第一扩写文本，所述初始模型属于大型生成式语言模型； 基于所述第一样本文本和所述第一扩写文本调整所述初始模型的参数； 获取第二样本文本； 基于调参后的初始模型对所述第二样本文本进行扩写处理，得到第二扩写文本； 基于所述第二样本文本和所述第二扩写文本调整所述调参后的初始模型的参数，直至满足第一预设条件，得到中间模型； 获取至少一个目标样本文本； 针对每一所述目标样本文本，基于所述中间模型对所述目标样本文本进行扩写，得到多个目标扩写文本；将每一所述目标扩写文本输入视频生成模型，生成对应的候选视频；对每一所述候选视频进行视频质量评估，得到对应的视频质量分，所述视频质量分包括语义对齐参量，所述语义对齐参量用于指示所述候选视频和对应的目标样本文本的语义对齐程度；将视频质量分最高的候选视频作为第一目标视频，将视频质量分最低的候选视频作为第二目标视频； 基于每一所述目标样本文本和对应的视频生成结果，对所述中间模型进行基于视频验证的训练，直至满足第二预设条件，得到文本扩写模型，所述视频生成结果包括所述第一目标视频和所述第二目标视频。

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