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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利多任务学习模型训练方法、装置、电子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：CN115146792B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202210885956.9，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权多任务学习模型训练方法、装置、电子设备及存储介质是由刘继宇设计研发完成，并于2022-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本多任务学习模型训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术，揭露一种多任务学习模型训练方法，包括：获取由一个编码器并联多个的解码器构成多任务学习模型，解码器与任务类别一一对应；利用每个解码器对编码器的输出特征进行加权处理，得到每个任务类别的标签分析值；根据标签分析及任务标签计算任务损失值；并利用所有任务损失值计算得到目标损失值；当目标损失值大于或等于损失阈值，更新多任务学习模型的参数，并对更新后的模型重新训练；当目标损失值小于损失阈值，训练完成。本发明还涉及一种区块链技术，所述任务损失值可以存储在区块链节点中。本发明还提出一种多任务学习模型训练装置、设备以及介质。本发明可以提高模型训练的效率。

本发明授权多任务学习模型训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多任务学习模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练文本数据集，其中，所述训练文本数据集中每个训练文本数据包含多个任务类别对应的任务标签； 获取预构建的多任务学习模型，其中，所述多任务学习模型由一个编码器并联多个的解码器构成，所述解码器与所述任务类别一一对应； 提取所述训练文本数据集中的目标训练文本数据，从所述目标训练文本数据中提取用户行为序列文本及用户画像标签，根据所述用户行为序列文本得到用户行为矩阵，将所述用户画像标签转化为向量，得到用户画像向量，利用所述编码器中的卷积层对所述用户行为矩阵进行卷积，得到用户行为向量，将所述用户行为向量与所述用户画像向量进行组合，得到文本特征向量；利用所述解码器的注意力机制网络对所述文本特征向量进行加权计算，得到每个所述任务类别对应的加权特征向量，利用所述解码器的多层感知机对该任务类别对应的加权特征向量进行特征提取，得到每个任务类别对应的标签分析值； 根据所述文本特征向量对应的训练文本数据的任务类别对应的任务标签确认该任务类别对应的标签真实值； 利用所述任务类别对应的预设损失函数计算该种所述任务类别对应的标签分析值及标签真实值之间的任务损失值，并利用所有所述任务类别对应的任务损失值进行计算，得到目标损失值； 当所述目标损失值大于或等于所述损失阈值，更新所述多任务学习模型的参数，返回所述利用所述编码器选取所述训练文本数据集中的训练文本数据进行特征提取步骤； 当所述目标损失值小于所述损失阈值，输出训练完成的多任务学习模型。

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