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龙图腾网获悉北京奇艺世纪科技有限公司申请的专利模型训练、评论信息排序方法、装置、设备及存储介质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：CN115455282B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202211026069.2，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权模型训练、评论信息排序方法、装置、设备及存储介质是由李秋晨设计研发完成，并于2022-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练、评论信息排序方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了模型训练、评论信息排序方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，具体实现方案为：获取样本评论信息的样本特征，以及样本评论信息针对推送优先级的标注评分，其中，样本特征包括以下特征中的至少一种：第一多媒体内容特征；第一互动特征；第一文本内容特征；第一发布者特征；将样本特征输入预设的神经网络模型，得到神经网络模型输出的各样本特征对应的样本评论信息针对推送优先级的预估评分，以及根据预估评分输出的针对样本评论信息的排序结果；根据预估评分与标注评分之间的差异，对神经网络模型进行网络参数调整，得到评论信息排序模型。应用本发明实施例提供的方案能够提高向用户推送的评论的流动性。

本发明授权模型训练、评论信息排序方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本评论信息的样本特征，以及所述样本评论信息针对推送优先级的标注评分，其中，所述样本特征包括以下特征中的至少一种： 样本评论信息关联的第一多媒体内容特征； 样本评论信息的第一互动特征； 样本评论信息的第一文本内容特征； 样本评论信息发布者的第一发布者特征； 将所述样本特征输入预设的神经网络模型，得到所述神经网络模型输出的各样本特征对应的样本评论信息针对推送优先级的预估评分，以及根据所述预估评分输出的针对样本评论信息的排序结果； 根据所述预估评分与所述标注评分之间的差异，对所述神经网络模型进行网络参数调整，得到评论信息排序模型； 所述根据所述预估评分与所述标注评分之间的差异，对所述神经网络模型进行网络参数调整，得到评论信息排序模型，包括： 基于多媒体内容特征、互动特征、文本内容特征以及发布者特征分别对应的权重系数以及所述预估评分与所述标注评分之间的差异，对所述神经网络模型进行网络参数调整，得到评论信息排序模型； 按照以下方式确定多媒体内容特征、互动特征、文本内容特征以及发布者特征分别对应的权重系数： 收集被评论的第一样本对象在预设时间段内针对预设的互动项互动情况最活跃的正样本评论； 获得所述正样本评论关联的第二多媒体内容特征、所述正样本评论的第二互动特征、所述正样本评论的第二文本内容特征和所述正样本评论的发布者的第二发布者特征； 分别基于所述第二多媒体内容特征、所述第二互动特征、所述第二文本内容特征和所述第二发布者特征，预测所述正样本评论针对推送优先级的第五子评分、第六子评分、第七子评分和第八子评分； 获得使得第一总评分大于所述正样本评论对应的第一预设评分的权重系数，其中，所述第一总评分为：对所述第五子评分、第六子评分、第七子评分以及第八子评分按照所述权重系数进行加权计算得到的评分，所述第一预设评分由工作人员根据经验设定； 将所得权重系数分别确定为多媒体内容特征、互动特征、文本内容特征以及发布者特征对应的权重系数。

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