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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利一种模型蒸馏方法、装置、计算机设备和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：CN115114974B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202210551390.6，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权一种模型蒸馏方法、装置、计算机设备和存储介质是由黄通文设计研发完成，并于2022-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型蒸馏方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种模型蒸馏方法、装置、计算机设备和存储介质；本申请实施例可以获取题目样本集和用于题目推荐的教师模型，其中，题目样本集包括第一题目样本子集和第二题目样本子集；对第一题目样本子集中的题目样本进行数据增强，得到增强后题目样本；利用增强后题目样本对教师模型进行模型增强，得到增强后教师模型；利用增强后教师模型对第二题目样本子集中的题目样本进行识别，得到第二题目样本子集中题目样本的参考分布信息；获取学生模型，利用学生模型对增强后教师模型识别得到的参考分布信息进行学习，得到目标学生模型，提高了题目推荐的效果。

本发明授权一种模型蒸馏方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型蒸馏方法，其特征在于，包括： 获取题目样本集和用于题目推荐的教师模型，其中，所述题目样本集包括第一题目样本子集和第二题目样本子集； 根据预设关联关系对所述第一题目样本子集中的题目样本基于正传递进行数据增强，得到增强后题目样本，其中，所述预设关联关系为题目样本的知识点相似性、知识点范围和知识点出题结合性，所述知识点相似性为两个知识点相同或相似，所述知识点范围为两个知识点具有相同的知识范围，所述知识点出题结合性为两个知识点通过相结合得到一个题目，所述进行数据增强为将所述第一题目样本子集中满足所述预设关联关系的题目样本进行关联，所述正传递是在对题目样本的单一知识点进行约束的前提下进行传递； 利用所述增强后题目样本对所述教师模型进行模型增强，得到增强后教师模型； 利用所述增强后教师模型对所述第二题目样本子集中的题目样本进行识别，得到所述第二题目样本子集中题目样本的参考分布信息； 获取学生模型，利用所述学生模型对所述增强后教师模型识别得到的参考分布信息进行学习，得到目标学生模型，其中，所述学生模型为预训练后的模型，所述学生模型实现全词覆盖的掩码模型的语言任务和下一个句子预测任务。

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