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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利内容理解模型的训练方法、内容理解方法以及相关装置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：CN116205309B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310107980.4，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权内容理解模型的训练方法、内容理解方法以及相关装置是由王建华;杨宝山;贾桐;冯知凡;崔骁鹏设计研发完成，并于2023-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本内容理解模型的训练方法、内容理解方法以及相关装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种内容理解模型的训练方法、内容理解方法以及相关装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、知识图谱、知识获取与知识挖掘等技术领域。具体实现方案为：利用样本参考信息来生成样本数据，能够实现自动化地生成样本数据，能够极大地提升数据生成的效率，并采用样本数据来驱动内容理解模型的迭代优化，同时，利用内容理解模型所输出的内容理解结果，来反向指导数据生成的过程，提升了样本数据的质量，进一步地，质量更优的样本数据又可以作为内容理解模型新的输入，来优化内容理解模型的迭代过程，能够获得内容理解能力更优的模型，如此，数据生成过程和内容理解过程形成了优化闭环，能够实现数据生成和内容理解的双重优化。

本发明授权内容理解模型的训练方法、内容理解方法以及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种内容理解模型的训练方法，包括： 对初始模型进行迭代训练，以获得内容理解模型，所述内容理解模型用于对数据资源进行内容识别以获得所述数据资源的内容理解结果，所述数据资源为文本、图片或视频的形式； 其中，任一次迭代训练包括如下过程： 根据样本参考信息生成样本数据；其中，响应于所述任一次迭代训练为第一次迭代训练，所述样本参考信息包括预设数据资源，响应于所述任一次迭代训练为第一次之后的迭代训练，所述样本参考信息包括所述预设数据资源以及上一次迭代训练输出的内容理解结果；所述样本数据包括基础样本数据、噪声数据及困难样本数据中至少一项；其中，所述基础样本数据通过对所述样本参考信息进行样本构建处理得到；所述噪声数据通过对所述基础样本数据进行数据增强处理得到；所述困难样本数据通过对所述基础样本数据进行困难样本挖掘处理得到；所述基础样本数据包括样本实体数据、样本分面数据、样本标签数据、样本三元组以及样本键值对；其中，所述样本实体数据用于表征数据对象的实体；所述样本分面数据用于从不同维度来表征所述数据对象；所述样本标签数据用于表征所述数据对象的实体特征；所述样本三元组用于以三元组的形式来表示所述数据对象；所述样本键值对用于以键值对的形式来表示所述数据对象； 将所述样本数据输入上一次迭代训练后得到的内容理解模型中，以获得本次迭代训练输出的内容理解结果；根据本次迭代训练输出的内容理解结果以及所述样本数据中的样本信息，调整所述内容理解模型的模型参数，所述样本信息用于指示所述样本数据的内容信息。

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