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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投射测试模型的训练方法、装置、计算机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：CN119132635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411237106.3，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权投射测试模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质是由唐蕊;吉虓设计研发完成，并于2024-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本投射测试模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及心理测试领域，提供一种投射测试模型的训练方法、装置、设备及计算机存储介质，该方法包括：获取所述投射测试的刺激信息、用户基于所述刺激信息产生的反应信息以及所述反应信息对应的标签信息；将所述刺激信息、所述反应信息输入预设的深度学习模型，并获取所述深度学习模型输出的标签预测信息，其中，所述深度学习模型的至少一个中间层通过参数矩阵进行调整；根据所述标签预测信息和所述标签信息确定所述参数矩阵的损失函数；根据所述损失函数对所述参数矩阵进行调整，直至得到目标矩阵。

本发明授权投射测试模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种投射测试模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取所述投射测试的刺激信息、用户基于所述刺激信息产生的反应信息以及所述反应信息对应的标签信息； 将所述刺激信息、所述反应信息输入预设的深度学习模型，并获取所述深度学习模型输出的标签预测信息，其中，所述深度学习模型的至少一个中间层通过参数矩阵进行调整； 根据所述标签预测信息和所述标签信息确定所述参数矩阵的损失函数； 根据所述损失函数对所述参数矩阵进行调整，直至得到目标矩阵； 所述根据所述标签预测信息和所述标签信息确定所述参数矩阵的损失函数，包括： 根据所述深度学习模型针对所述刺激信息和所述反应信息执行自回归任务的结果确定自回归损失函数； 根据所述深度学习模型针对所述刺激信息和所述反应信息执行分类任务确定的所述标签预测信息和所述标签信息确定分类损失函数； 根据所述自回归损失函数和所述分类损失函数确定所述损失函数； 所述根据所述深度学习模型针对所述刺激信息和所述反应信息执行分类任务确定的所述标签预测信息和所述标签信息确定分类损失函数，包括： 通过所述深度学习模型执行分类任务，根据所述刺激信息和所述反应信息对所述用户的情绪基调、心理疾病风险等级和性格标签中的至少一者进行预测，得到所述标签预测信息； 根据所述标签预测信息和所述标签信息确定所述分类损失函数。

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