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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的方法、相关装置及设备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：CN114330372B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202110888099.3，技术领域涉及：G06F40/44；该发明授权一种模型训练的方法、相关装置及设备是由梁云龙;孟凡东;徐金安;陈钰枫设计研发完成，并于2021-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练的方法、相关装置及设备在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种模型训练的方法、相关装置及设备，用于提高模型生成译文的连贯性以及准确性。本申请实施例方法包括：获取源端文本集合、目标文本集合以及训练样本对，将源端文本集合、目标文本集合以及期望目标文本作为对话理解模型的输入，输出第一文本序列、第二文本序列以及文本相似度，第一文本序列以及第二文本序列对应于第二语种，文本相似度表示期望目标文本与目标文本集合的关联程度，将源端文本集合以及训练样本对作为文本翻译模型的输入，通过文本翻译模型获取第三文本序列，第三文本序列对应于第二语种，根据第一文本序列、第二文本序列、文本相似度、第三文本序列以及期望目标文本，对文本翻译模型的模型参数进行更新。

本发明授权一种模型训练的方法、相关装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种模型训练的方法，其特征在于，包括： 获取源端文本集合、目标文本集合以及训练样本对，其中，所述源端文本集合包括第一语种对应的源端文本，所述目标文本集合包括第二语种对应的目标文本，所述训练样本对包括所述第一语种对应的初始源端文本以及所述第二语种对应的期望目标文本； 将所述源端文本集合、所述目标文本集合以及所述期望目标文本作为对话理解模型的输入，通过对话理解模型输出第一文本序列、第二文本序列以及文本相似度，其中，所述第一文本序列对应于所述第二语种，所述第二文本序列对应于所述第二语种，所述文本相似度表示所述期望目标文本与所述目标文本集合的关联程度，所述对话理解模型包括单语言理解模型、跨语言理解模型以及对话判别模型； 将所述源端文本集合以及训练样本对作为文本翻译模型的输入，通过所述文本翻译模型获取第三文本序列，其中，所述第三文本序列对应于所述第二语种； 根据所述第一文本序列、所述第二文本序列、所述文本相似度、第三文本序列以及所述期望目标文本，对所述文本翻译模型的模型参数进行更新； 所述将所述源端文本集合、所述目标文本集合以及所述期望目标文本作为对话理解模型的输入，通过对话理解模型输出第一文本序列、第二文本序列以及文本相似度，包括： 获取所述源端文本集合所对应的源端文本嵌入向量，并，获取所述目标文本集合所对应的目标文本嵌入向量，并，获取所述期望目标文本所对应的期望目标嵌入向量； 将所述目标文本嵌入向量以及所述期望目标嵌入向量作为所述单语言理解模型的输入，通过所述单语言理解模型获取所述第一文本序列； 将所述源端文本嵌入向量以及所述期望目标嵌入向量作为所述跨语言理解模型的输入，通过所述跨语言理解模型获取所述第二文本序列； 将所述目标文本嵌入向量以及所述期望目标嵌入向量作为所述对话判别模型的输入，通过所述对话判别模型获取所述文本相似度。

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