有米科技股份有限公司陈莹莹获国家专利权
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龙图腾网获悉有米科技股份有限公司申请的专利词推荐模型训练方法及装置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：CN116306629B 。
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：202310123596.3，技术领域涉及：G06F40/289；该发明授权词推荐模型训练方法及装置是由陈莹莹;黄于晏设计研发完成，并于2023-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本词推荐模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种词推荐模型训练方法及装置，通过建立文本数据集并确定各文本数据的实体词，进而确定对应于各实体词的第一文本向量和第一图向量，根据第一文本向量和第一图向量确定对应于词推荐模型的损失函数，提升了词推荐模型在不同场景下的通用性，并提升了词推荐模型训练的效率。
本发明授权词推荐模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种词推荐模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 建立文本数据集，并确定对应于所述文本数据集中各文本数据的实体词； 根据所述实体词，确定对应于各所述实体词的第一文本向量；以及，根据所述实体词，确定知识图谱结构； 在预训练词向量库中确定对应于各所述实体词的词向量； 确定各所述实体词所对应的节点自身的第一注意力参数，以及各所述实体词所对应的节点与所述知识图谱结构中不超过预设跳数的邻居节点之间的第二注意力参数； 根据各所述实体词对应的词向量、所述邻居节点对应的词向量、所述第一注意力参数和所述第二注意力参数，计算获得对应于各所述实体词的图注意力参数； 根据所述图注意力参数，通过图结构编码器，确定对应于各所述实体词的第一图向量； 其中，所述图结构编码器用于指示所述知识图谱结构；所述预训练词向量库用于指示对应于预设文本数据的词向量； 根据所述第一文本向量和所述第一图向量，确定所述词推荐模型的损失函数；若所述损失函数收敛，则确定对所述词推荐模型训练完成。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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