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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一种模型训练方法、模型应用方法和相关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：CN117688230B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202211031649.0，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种模型训练方法、模型应用方法和相关装置是由向政鹏;王立杰;王莉峰;陈健锋;劳志辉;蔡珠清;田恕存;康矫健;刘博翰;潘春文设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练方法、模型应用方法和相关装置在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种模型训练方法、模型应用方法和相关装置，由于固定取值类特征的特征取值较为固定，因此即使某一样本内容对应的内容信息量较少，该固定取值类特征的每个特征取值也有较多对应的内容信息可以进行模型训练，因此在模型训练过程中会通过默认值来替代非固定取值类特征的取值，以此生成对比的向量进行对比训练，通过第一损失函数使模型学习到如何基于固定取值类特征生成能够体现样本内容特异性的向量表达，强化固定取值类信息在内容排序时对内容特异性的表达，使模型针对内容信息量较少的样本内容也能够具有较为准确地的内容表达。本申请训练得到的模型可以应用于广告推送、多媒体内容推送等领域。

本发明授权一种模型训练方法、模型应用方法和相关装置在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取内容信息集合，所述内容信息集合包括多个样本内容分别对应的内容信息，所述多个样本内容具有对应的样本内容排序，所述内容信息包括固定取值类特征和非固定取值类特征； 将多个内容信息分别作为目标内容信息，通过初始内容排序模型中的第一向量生成部分，基于所述目标内容信息中的固定取值类特征和非固定取值类特征生成所述目标内容信息对应的第一内容表示向量，以及基于所述目标内容信息中的固定取值类特征和所述内容信息集合对应的非固定取值类特征的默认值，生成所述目标内容信息对应的第二内容表示向量； 基于每个内容信息对应的第一内容表示向量与第二内容表示向量之间的第一相似度，以及每个内容信息对应的第一内容表示向量与所述多个内容信息中所对应样本内容不同的内容信息对应的第二内容表示向量之间的第二相似度，生成第一损失函数，所述第一损失函数随所述第一相似度的增大而减小，以及随所述第二相似度的减小而减小； 通过所述初始内容排序模型，根据所述内容信息集合中多个内容信息分别对应的第一内容表示向量，确定所述多个样本内容对应的待定内容排序； 根据所述待定内容排序与所述样本内容排序之间的差异生成第二损失函数； 根据所述第一损失函数和所述第二损失函数对所述初始内容排序模型进行调参，得到内容排序模型，所述内容排序模型用于对多个待排序内容进行内容排序。

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