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龙图腾网获悉北京三快在线科技有限公司申请的专利关键词识别模型的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：CN115329053B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202110507880.1，技术领域涉及：G06F16/332；该发明授权关键词识别模型的训练方法及装置是由向超能;王泽华;陈应虎设计研发完成，并于2021-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本关键词识别模型的训练方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种关键词识别模型的训练方法及装置。包括：获取训练样本；训练样本包括：初始菜品的菜品名称、菜品多域信息及与初始菜品关联的多个初始关键词；将菜品名称、菜品多域信息和多个初始关键词输入至待训练关键词识别模型；调用待训练关键词识别模型对菜品名称、菜品多域信息和多个初始关键词进行处理，获取待训练关键词识别模型输出的多个初始关键词相对于初始菜品的预测概率；根据预测概率计算得到待训练关键词识别模型的损失函数；根据损失函数调整待训练关键词识别模型的模型参数；迭代执行获取训练样本，至根据损失函数调整待训练关键词识别模型的模型参数的步骤，直至得到目标关键词识别模型。本公开可以提升关键词预测的准确率。

本发明授权关键词识别模型的训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种关键词识别模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取训练样本；所述训练样本包括：初始菜品的菜品名称、菜品多域信息及与所述初始菜品关联的多个初始关键词； 将所述菜品名称、所述菜品多域信息和所述多个初始关键词输入至待训练关键词识别模型； 调用所述待训练关键词识别模型对所述菜品名称、所述菜品多域信息和所述多个初始关键词进行处理，以获取由所述待训练关键词识别模型输出的所述多个初始关键词相对于所述初始菜品的预测概率； 根据所述预测概率，计算得到所述待训练关键词识别模型对应的损失函数； 根据所述损失函数调整所述待训练关键词识别模型的模型参数； 迭代执行所述获取训练样本，至所述根据所述损失函数调整所述待训练关键词识别模型的模型参数的步骤，直至得到目标关键词识别模型； 所述待训练关键词识别模型包括：特征嵌入层、注意力机制层和解码层， 所述调用所述待训练关键词识别模型对所述菜品名称、所述菜品多域信息和所述多个初始关键词进行处理，以获取由所述待训练关键词识别模型输出的所述多个初始关键词相对于所述初始菜品的预测概率，包括： 调用所述特征嵌入层对所述菜品名称和所述菜品多域信息进行处理，得到所述菜品名称对应的菜品词位置信息、所述菜品多域信息对应的重要指标信息和字粒度信息； 调用所述注意力机制层对所述菜品词位置信息、所述重要指标信息和字粒度信息进行处理，得到所述菜品多域信息对应的关注度信息； 调用所述解码层对所述关注度信息进行解码处理，得到所述多个初始关键词相对于所述初始菜品的预测概率。

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