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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司电子科学研究院申请的专利一种文本的生成器模型训练方法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：CN115952281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202211335783.X，技术领域涉及：G06N3/094；该发明授权一种文本的生成器模型训练方法是由金昊;高阳阳;王迎雪;林晖;刘弋锋;黎宏河设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种文本的生成器模型训练方法在说明书摘要公布了：本申请的实施例揭示了一种文本的生成器模型训练方法，所述方法包括：获取用于模型训练的数据集，所述数据集中包括多个标注完成的话题文本；将所述数据集输入生成器模型，得到所述生成器模型生成的文本；基于所述生成器模型生成的文本以及所述数据集中的训练文本对所述生成器模型进行训练优化，使得优化完成的所述生成器模型能够生成与话题文本接近的文本，通过上述方法训练处的生成器模型能够自动生成符合真实话题文本的文本，避免了相关技术中通过机器写作单调重复的发布相同言论的网评话题文本，导致效果差的问题。

本发明授权一种文本的生成器模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种文本的生成器模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取用于模型训练的数据集，所述数据集中包括多个标注完成的话题文本； 将所述数据集输入生成器模型，得到所述生成器模型生成的文本； 基于所述生成器模型生成的文本以及所述数据集中的训练文本对所述生成器模型进行训练优化，使得优化完成的所述生成器模型能够生成与话题文本接近的文本； 将所述数据集输入生成器模型，得到所述生成器模型生成的文本，包括： 将所述数据集输入所述生成器模型的编码器，得到所述数据集中每个话题文本对应的语义向量，生成语义向量集； 将所述语义向量集输入到所述生成器模型的解码器，得到所述语义向量集中每个语义向量对应的解码向量矩阵； 对所述解码向量矩阵进行维度转换，得到所述生成器模型生成的文本； 将所述数据集输入所述生成器模型的编码器，得到所述数据集中每个话题文本对应的语义向量，生成语义向量集，包括： 将所述数据集中每个话题文本输入所述生成器模型的编码器的嵌入层，得到每个话题文本中所有词汇对应的词向量，形成每个话题文本对应的词向量矩阵； 将每个话题文本对应的所述词向量矩阵输入到两层的BIGRU网络，进行语序特征提取及编码，得到每个话题文本对应的编码向量矩阵，将每个所述编码向量矩阵作为每个话题文本对应的语义向量； 将所述语义向量集输入到所述生成器模型的解码器，得到所述语义向量集中每个语义向量对应的解码向量矩阵，包括： 将所述语义向量集中每个语义向量送入所述解码器的TCN网络，对每个语义向量因果卷积操作，得到每个语义向量对应的卷积输出； 将每个语义向量对应的卷积输出送入残差连接层，得到每个语义向量对应的解码向量矩阵。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国电子科技集团公司电子科学研究院，其通讯地址为：100041 北京市石景山区双园路11号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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