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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文本匹配模型的训练方法、文本查询方法、装置和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：CN116028824B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202211703504.0，技术领域涉及：G06F16/33；该发明授权文本匹配模型的训练方法、文本查询方法、装置和设备是由卢宇翔;黄世维设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本匹配模型的训练方法、文本查询方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种文本匹配模型的训练方法，涉及人工智能、自然语言处理、智能推荐技术领域。具体实现方案为：确定第一样本文本和第二样本文本各自的注意力特征；使用第一专家子模型处理第一样本文本的注意力特征，得到第一样本文本的语义特征；使用第二专家子模型处理第二样本文本的注意力特征，得到第二样本文本的语义特征；根据第一样本文本的语义特征和第二样本文本的语义特征之间的相似度，计算文本匹配模型的损失；根据损失确定共享注意力梯度、第一专家子模型的第一独立梯度和第二专家子模型的第二独立梯度；根据共享注意力梯度、第一独立梯度和第二独立梯度调整文本匹配模型。本公开还提供了一种文本查询方法、装置、设备和介质。

本发明授权文本匹配模型的训练方法、文本查询方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种文本匹配模型的训练方法，所述文本匹配模型包括第一专家子模型和第二专家子模型；所述方法包括： 确定第一样本文本和第二样本文本各自的注意力特征； 使用第一专家子模型处理所述第一样本文本的注意力特征，得到所述第一样本文本的语义特征； 使用第二专家子模型处理所述第二样本文本的注意力特征，得到所述第二样本文本的语义特征； 根据所述第一样本文本的语义特征和所述第二样本文本的语义特征之间的相似度，计算所述文本匹配模型的损失； 根据所述损失，确定所述文本匹配模型的共享注意力梯度、所述第一专家子模型的第一独立梯度以及所述第二专家子模型的第二独立梯度；以及 根据所述共享注意力梯度、第一独立梯度和第二独立梯度，调整所述文本匹配模型； 其中，所述文本匹配模型还包括第一注意力子模型和第二注意力子模型；所述根据所述共享注意力梯度、第一独立梯度和第二独立梯度，调整所述文本匹配模型包括： 根据所述共享注意力梯度，更新所述第一注意力子模型和所述第二注意力子模型的共享参数； 根据所述第一独立梯度，更新所述第一专家子模型的独立参数； 根据所述第二独立梯度，更新所述第二专家子模型的独立参数。

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