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龙图腾网获悉北京爱奇艺科技有限公司申请的专利一种训练样本生成方法、模型训练方法及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：CN115879002B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202211605539.0，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种训练样本生成方法、模型训练方法及装置是由李冠楠设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种训练样本生成方法、模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种训练样本生成方法、模型训练方法及装置，涉及人工智能技术领域，包括：获取多个原始训练样本；针对每一原始训练样本，获取该原始训练样本的视频特征和文本特征；基于该原始训练样本的视频特征和文本特征，确定该原始训练样本中的多个目标图像区域和多个目标语素；基于多个目标图像区域的视频特征和多个目标语素的文本特征，计算该原始训练样本的质量数据；基于质量数据小于第一预设阈值的原始训练样本的第一数目对各原始训练样本进行筛选，得到目标训练样本。可以提高对跨模态模型进行训练的效果，可以节省时间成本和人工成本，提高训练样本的生成效率，进而提高对跨模态模型进行训练的效率。

本发明授权一种训练样本生成方法、模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种训练样本生成方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多个原始训练样本；其中，一个原始训练样本包括：一个样本视频和一个样本文本； 针对每一原始训练样本，获取该原始训练样本中的样本视频的各目标视频帧各自的视频特征，以及样本文本的文本特征；其中，每一目标视频帧的视频特征表示该目标视频帧所包含的第一对象；该样本文本的文本特征表示该样本文本所描述的第二对象； 基于各目标视频帧各自的视频特征，从各目标视频帧中，确定包含所述第一对象的目标图像区域，得到该样本视频的多个目标图像区域，以及基于样本文本的文本特征，从该样本文本中，确定用于描述所述第二对象的目标语素，得到该样本文本的多个目标语素； 基于该原始训练样本中的样本视频的多个目标图像区域的视频特征，以及该原始训练样本中的样本文本的多个目标语素的文本特征，计算该原始训练样本中的样本视频与样本文本的相似度，作为该原始训练样本的质量数据； 获取质量数据小于第一预设阈值的原始训练样本的第一数目，基于第一数目对各原始训练样本进行筛选，得到目标训练样本； 一个目标视频帧的视频特征为该目标视频帧的响应热图； 所述基于各目标视频帧各自的视频特征，从各目标视频帧中，确定包含所述第一对象的目标图像区域，得到该样本视频的多个目标图像区域，包括： 针对每一目标视频帧，从该目标视频帧中，确定在该目标视频帧的响应热图中的响应值大于第二预设阈值的各像素点所组成的图像区域，作为关键图像区域； 确定该目标视频帧中的各关键图像区域的最小外接矩形，得到该目标视频帧的目标图像区域； 从各目标视频帧的目标图像区域中，选择第二数目个目标视频帧的目标图像区域，得到该原始训练样本中的样本视频的多个目标图像区域； 该原始训练样本中的样本文本的文本特征为该样本文本的响应热图； 所述基于样本文本的文本特征，从该样本文本中，确定用于描述所述第二对象的目标语素，得到该样本文本的多个目标语素，包括： 从该原始训练样本中的样本文本中，确定在该样本文本的响应热图中的响应值大于第三预设阈值的语素，作为关键语素； 按照各关键语素在该样本文本的响应热图中的响应值从高至低的顺序，从各关键语素中，选择前第三数目个关键语素，得到该原始训练样本中的样本文本的多个目标语素。

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