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龙图腾网获悉阿里云计算有限公司申请的专利模型训练方法、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：CN116821677B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310664806.X，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权模型训练方法、设备及存储介质是由冯文锋;张跃伟设计研发完成，并于2023-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、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模型训练方法、设备及存储介质。其中，通过训练样本对中第一文本与正样本对应的相关性的预测分数，和采样样本集合内的各样本的最大预测分数的配对损失，相当于采样样本集内所有样本都跟正样本进行了配对，因此，可提高训练出的文本匹配模型区别top1和top1接近的负样本的准确度，进而有助于提高文本匹配时top1的准确度。另一方面，在模型训练时，还引入了训练样本对的相关性的比较配对损失，继承了配对法的排序关系，针对候选文本包含彼此部分重合的分类或者具有层级关系问题，可提高对本包含彼此部分重合的分类或者具有层级关系的候选文本之间的排序的准确度，进而提高文本匹配时topk的准确度。

本发明授权模型训练方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 获取多个训练样本对；所述多个训练样本对包括：多个第一文本及所述多个第一文本各自对应的采样样本集；所述采样样本集包括：所述第一文本的正样本和负样本； 获取所述多个训练样本对的相关性之间的比较关系；所述多个训练样本对中任一训练样本对的相关性是指：所述任一训练样本对包含的第一文本与所述任一训练样本对包含的第一文本的正样本或负样本之间的相关性； 利用待训练的文本匹配模型，计算第一文本与所述正样本之间的相关性的第一预测分数、及第一文本与所述负样本之间的相关性的第二预测分数； 利用所述待训练的文本匹配模型，分别计算第一训练样本对的相关性的第三预测分数、及第二训练样本对的相关性的第四预测分数，所述第一训练样本对和所述第二训练样本对是同一比较关系关联的两个训练样本对； 根据所述第一预测分数与所述采样样本集对应的最大预测分数之间的第一差值，及所述同一比较关系对应的第三预测分数与第四预测分数之间的第二差值，调整所述待训练的文本匹配模型的模型参数，以得到目标文本匹配模型；其中，采样样本集对应的最大预测分数为所述第一预测分数和所述第二预测分数中的最大值。

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