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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利文本生成模型的训练方法、装置、存储介质及计算机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：CN114238549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202111534333.9，技术领域涉及：G06F16/31；该发明授权文本生成模型的训练方法、装置、存储介质及计算机设备是由舒畅;陈又新;肖京设计研发完成，并于2021-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本生成模型的训练方法、装置、存储介质及计算机设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种文本生成模型的训练方法、装置、存储介质及计算机设备，涉及机器学习技术领域。其中方法包括：获取多轮对话中的问题文本和多个上下文文本；利用初始文本向量生成模型生成所述多个上下文文本分别对应的第一文本向量矩阵和所述问题文本对应的回复文本向量矩阵；利用初始主题向量提取模型分别提取所述第一文本向量矩阵对应的上下文文本主题向量和所述回复文本向量矩阵对应的回复文本主题向量；基于所述上下文文本主题向量和所述回复文本主题向量，构建损失函数；基于所述损失函数共同对所述初始文本向量生成模型和所述初始主题向量提取模型进行迭代训练，构建文本生成模型。本发明适用于文本生成模型的训练。

本发明授权文本生成模型的训练方法、装置、存储介质及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种文本生成模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取多轮对话中的问题文本和多个上下文文本； 利用初始文本向量生成模型生成所述多个上下文文本分别对应的第一文本向量矩阵和所述问题文本对应的回复文本向量矩阵； 利用初始主题向量提取模型分别提取所述第一文本向量矩阵对应的上下文文本主题向量和所述回复文本向量矩阵对应的回复文本主题向量； 基于所述上下文文本主题向量和所述回复文本主题向量，构建损失函数； 基于所述损失函数共同对所述初始文本向量生成模型和所述初始主题向量提取模型进行迭代训练，构建文本生成模型； 所述方法还包括： 基于所述回复文本向量矩阵，预测所述多轮对话对应的预测回复文本； 所述基于所述回复文本向量矩阵，预测所述多轮对话对应的预测回复文本，包括： 从所述多个上下文文本中确定所述预测回复文本对应的关键词； 将所述回复文本向量矩阵输入至全连接层进行处理，并将经过处理后的回复文本向量矩阵输入至激活函数中进行处理，得到所述预测回复文本的各个位置索引对应的分词概率值： 基于所述分词概率值，确定所述各个位置索引处的回复分词，并判定各个分词概率值中是否存在大于预设概率值的目标分词概率值； 若存在所述目标分词概率值，则将所述目标分词概率值对应的位置索引处的回复分词替换成所述关键词； 根据所述关键词和其他位置索引处的回复分词，生成所述预测回复文本。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人平安科技(深圳)有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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