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龙图腾网获悉清华大学申请的专利文本编码模型训练方法、类案检索方法、装置及电子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：CN116340464B 。

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：202310369775.5，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权文本编码模型训练方法、类案检索方法、装置及电子设备是由苏炜航;刘奕群;艾清遥;吴玥悦;马奕潇;李海涛设计研发完成，并于2023-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本编码模型训练方法、类案检索方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本公开涉及文本编码模型训练方法、类案检索方法、装置及电子设备，文本编码模型训练方法包括：获取训练数据集，训练数据集包括多个查询案件的案件信息以及正面案件与负面案件的案件信息；利用文本编码模型对训练数据集中的案件信息进行编码，得到训练数据集对应的案件特征集；根据案件特征集，确定每个查询案件与对应的正面案件之间的第一相关性分数，以及每个查询案件与对应的负面案件之间的第二相关性分数；根据第一相关性分数以及第二相关性分数，确定对比学习损失并基于对比学习损失训练文本编码模型。根据本公开实施例，能够训练文本编码模型从无标注的训练数据集中学习法律知识，进而提升训练后的文本编码模型在法律领域下游任务的性能。

本发明授权文本编码模型训练方法、类案检索方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种文本编码模型训练方法，其特征在于，包括： 获取训练数据集，所述训练数据集包括多个查询案件的案件信息，以及每个查询案件对应的正面案件与负面案件的案件信息，其中，正面案件与负面案件是根据案件的判决信息和案件信息确定的，所述判决信息包括案件涉及的法条和罪名，根据每个查询案件的判决信息与预设案件库中各个案件的判决信息之间的法条重合度以及罪名重合度，确定每个查询案件与所述预设案件库中各个案件之间的相似度分数，根据所述相似度分数，从所述预设案件库中确定每个查询案件对应的第二案件集合，所述第二案件集合中包括与查询案件具有相似判决的多个案件，从每个查询案件对应的第二案件集中确定出每个查询案件对应的正面案件与负面案件，每个查询案件与对应的正面案件之间的相关性高于每个查询案件与对应的负面案件之间的相关性； 利用文本编码模型对所述训练数据集中的案件信息进行编码，得到所述训练数据集对应的案件特征集；根据屏蔽语言损失训练文本编码模型，其中，基于屏蔽语言损失，通过反向传播和梯度下降优化文本编码模型的模型参数； 根据所述训练数据集对应的案件特征集，确定每个查询案件与对应的正面案件之间的第一相关性分数，以及每个查询案件与对应的负面案件之间的第二相关性分数； 根据所述第一相关性分数以及所述第二相关性分数，确定对比学习损失，并基于所述对比学习损失，训练所述文本编码模型。

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