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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利文本摘要模型的训练方法、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：CN114328814B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202111375730.6，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权文本摘要模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质是由吴焕钦设计研发完成，并于2021-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本摘要模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种文本摘要模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质；包括：获取包括多个训练样本的样本集合；通过文本摘要模型的第一编码器，分别对训练样本中样本文本、正样本摘要及负样本摘要进行编码，得到第一样本文本向量、正样本摘要向量及负样本摘要向量；通过文本摘要模型的解码器，对第一样本文本向量进行解码，得到目标摘要；基于目标摘要及正样本摘要，确定文本摘要模型的第一损失，并基于第一样本文本向量、正样本摘要向量及负样本摘要向量，确定文本摘要模型的第二损失；结合第一损失和第二损失更新文本摘要模型的模型参数。如此，能够增强模型对不同摘要间的差异性的理解能力，进而提升模型的性能。

本发明授权文本摘要模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种文本摘要模型的训练方法，其特征在于，所述文本摘要模型包括第一编码器及解码器，所述方法包括： 获取包括多个训练样本的样本集合，其中，所述训练样本包括样本文本、所述样本文本对应的正样本摘要以及所述样本文本对应的负样本摘要； 通过所述第一编码器，分别对所述训练样本中样本文本、所述正样本摘要及所述负样本摘要进行编码，得到第一样本文本向量、正样本摘要向量以及负样本摘要向量； 通过所述解码器，对所述第一样本文本向量进行解码，得到目标摘要； 确定所述目标摘要以及所述正样本摘要之间的差异； 基于所述差异，确定基于所述样本文本生成所述正样本摘要的概率； 基于所述概率，确定所述文本摘要模型的第一损失； 基于所述第一样本文本向量、所述正样本摘要向量以及所述负样本摘要向量，确定所述文本摘要模型的第二损失； 结合所述第一损失以及所述第二损失更新所述文本摘要模型的模型参数； 其中，所述第一损失用于，更新所述文本摘要模型中的所述解码器及所述第一编码器的模型参数，所述第二损失用于，在固定所述文本摘要模型中的所述解码器的模型参数的情况下，更新所述文本摘要模型中的所述第一编码器的模型参数。

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