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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模型训练方法、翻译方法、装置、电子设备和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：CN119623488B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411681477.0，技术领域涉及：G06F40/58；该发明授权模型训练方法、翻译方法、装置、电子设备和存储介质是由张镛;王健宗;程宁;李瀚璋设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、翻译方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及金融领域的人工智能技术，揭露了一种模型训练方法和翻译方法，该模型训练方法包括：获取训练数据；对训练数据包括的目标语句和多个上下文语句进行拼接处理，获得第一序列；基于第一序列，确定上下文感知模型对应的目标损失函数；基于目标损失函数对上下文感知模型进行迭代训练，获得目标模型。本发明还涉及一种翻译方法。本发明还提出一种模型训练装置、翻译装置、电子设备以及可读存储介质。本发明可以充分利用上下文信息训练上下文感知模型。

本发明授权模型训练方法、翻译方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 获取训练数据；所述训练数据包括目标语句和多个上下文语句，所述上下文语句为所述训练数据中与所述目标语句存在上下文关系的语句； 对所述训练数据包括的目标语句和多个上下文语句进行拼接处理，获得第一序列； 基于所述第一序列，确定上下文感知模型对应的目标损失函数； 基于所述目标损失函数对所述上下文感知模型进行迭代训练，获得目标模型； 其中，所述上下文感知模型包括编码器和解码器，所述目标损失函数包括所述编码器对应的第一损失函数和所述解码器对应的第二损失函数； 所述基于所述第一序列，确定上下文感知模型对应的目标损失函数，包括：基于所述第一序列，确定所述上下文感知模型的编码器对应的第一损失函数；基于所述编码器的输出结果确定第二序列；所述第二序列包括多个第二子序列，每个第二子序列与一个语句关联； 根据所述每个第二子序列关联的语句和所述训练数据包括的语句，确定所述上下文感知模型的编码器对应的第二损失函数； 所述第一序列包括多个第一子序列，每个第一子序列与一个语句关联，且每个上下文语句关联的第一子序列对应一个分隔标识； 所述基于所述第一序列，确定所述上下文感知模型的编码器对应的第一损失函数，包括：获取每个所述第一子序列关联的上下文语句在所述编码器中对应的第一子损失函数，以及所述第一序列关联的目标语句在所述编码器中对应的第二子损失函数；基于所述每个上下文语句在所述编码器中对应的第一子损失函数，以及所述每个上下文语句关联的第一子序列对应的分隔标识，确定所述每个上下文语句在编码器中对应的第三子损失函数；将所述目标语句在所述编码器中对应的第二子损失函数，与所述每个上下文语句在编码器中对应的第三子损失函数的和值，确定为所述上下文感知模型的编码器对应的第一损失函数。

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