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龙图腾网获悉武汉光庭信息技术股份有限公司申请的专利一种面向非对称文本匹配的嵌入模型微调方法及系统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：CN117290475B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202311187805.7，技术领域涉及：G06F16/332；该发明授权一种面向非对称文本匹配的嵌入模型微调方法及系统是由李森林;周洲;陈治;蔡春亮;胡文冲设计研发完成，并于2023-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向非对称文本匹配的嵌入模型微调方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向非对称文本匹配的嵌入模型微调方法及系统，方法包括：根据待检索文本以及提示词，生成若干个不重复的查询文本，对生成的查询文本进行筛选；按照一一配对原则组成待检索文本与查询文本对，直到生成包含全部待检索文本与查询文本对的数据集；采用所述数据集对所述嵌入模型进行训练，通过训练过程的反向传播，采用对比损失函数最小的方式，不断变更嵌入模型权值使嵌入模型输出迭代逼近真值，以得到优化的嵌入模型。本发明采用补全数据的策略，能够有效扩充训练数据，提升模型训练效率；采用了对比学习框架，使模型能够提取与文本匹配任务相关的信息，弱化无用信息，同时保证模型训练能够收敛，提升了嵌入向量的匹配准确度。

本发明授权一种面向非对称文本匹配的嵌入模型微调方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向非对称文本匹配的嵌入模型微调方法，其特征在于，包括： 根据待检索文本以及提示词，生成若干个不重复的查询文本，对生成的查询文本进行筛选； 按照一一配对原则组成待检索文本与查询文本对，直到生成包含全部待检索文本与查询文本对的数据集，其中，同一个待检索文本对应多个查询文本； 采用所述数据集对所述嵌入模型进行训练，通过训练过程的反向传播，采用对比损失函数最小的方式，不断变更嵌入模型权值使嵌入模型输出迭代逼近真值，以得到优化的嵌入模型，包括： 将数据集中任一个待检索文本与查询文本对作为样本对输入所述嵌入模型，单个样本对包括一个查询文本Q和一个待检索文本K，所述数据集中样本对的总数为n； 将查询文本Q输入Q编码模块生成长度为m的嵌入向量q，将待检索文本K输入K编码模块生成长度为m的嵌入向量k； 设置编码矩阵用于储存所有向量k，由n个长度为m的向量k拼接而成，每个向量k对应唯一待检索文本，每个待检索文本在生成新的向量k后，会覆盖更新旧向量k； 使用向量q和更新后的编码矩阵进行相似度计算，得到长度为n的相似度结果向量； 使用对比损失函数计算相似度结果向量的损失值，通过训练过程的反向传播更新Q编码模块，采用更新后Q编码模块内部权重按照预设比例更新K编码模块内部权重，以得到优化的嵌入模型。

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