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龍圖騰網獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利文本摘要模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114328814B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111375730.6，技術領域涉及：G06F16/334；該發明授權文本摘要模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質是由吳煥欽設計研發完成，并于2021-11-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本文本摘要模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請提供了一種文本摘要模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質；包括：獲取包括多個訓練樣本的樣本集合；通過文本摘要模型的第一編碼器，分別對訓練樣本中樣本文本、正樣本摘要及負樣本摘要進行編碼，得到第一樣本文本向量、正樣本摘要向量及負樣本摘要向量；通過文本摘要模型的解碼器，對第一樣本文本向量進行解碼，得到目標摘要；基于目標摘要及正樣本摘要，確定文本摘要模型的第一損失，并基于第一樣本文本向量、正樣本摘要向量及負樣本摘要向量，確定文本摘要模型的第二損失；結合第一損失和第二損失更新文本摘要模型的模型參數。如此，能夠增強模型對不同摘要間的差異性的理解能力，進而提升模型的性能。

本發明授權文本摘要模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種文本摘要模型的訓練方法，其特征在于，所述文本摘要模型包括第一編碼器及解碼器，所述方法包括： 獲取包括多個訓練樣本的樣本集合，其中，所述訓練樣本包括樣本文本、所述樣本文本對應的正樣本摘要以及所述樣本文本對應的負樣本摘要； 通過所述第一編碼器，分別對所述訓練樣本中樣本文本、所述正樣本摘要及所述負樣本摘要進行編碼，得到第一樣本文本向量、正樣本摘要向量以及負樣本摘要向量； 通過所述解碼器，對所述第一樣本文本向量進行解碼，得到目標摘要； 確定所述目標摘要以及所述正樣本摘要之間的差異； 基于所述差異，確定基于所述樣本文本生成所述正樣本摘要的概率； 基于所述概率，確定所述文本摘要模型的第一損失； 基于所述第一樣本文本向量、所述正樣本摘要向量以及所述負樣本摘要向量，確定所述文本摘要模型的第二損失； 結合所述第一損失以及所述第二損失更新所述文本摘要模型的模型參數； 其中，所述第一損失用于，更新所述文本摘要模型中的所述解碼器及所述第一編碼器的模型參數，所述第二損失用于，在固定所述文本摘要模型中的所述解碼器的模型參數的情況下，更新所述文本摘要模型中的所述第一編碼器的模型參數。

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