华为技术有限公司;中国人民大学袁珺获国家专利权
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龙图腾网获悉华为技术有限公司;中国人民大学申请的专利多路召回模型训练方法、多路召回方法、装置及电子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：CN115374362B 。
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：202211064264.4，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权多路召回模型训练方法、多路召回方法、装置及电子设备是由袁珺;王刚;董振华;徐君设计研发完成，并于2022-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本多路召回模型训练方法、多路召回方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：一种多路召回模型训练方法、多路召回方法、装置及电子设备，涉及人工智能技术领域。多路召回模型包括M个单路召回模型，该训练方法包括获取多组训练数据，每组训练数据包括检索词对应的目标正样本和多个负样本；通过第M‑1个单路召回模型获取各组训练数据中所有样本的相关性分数，然后根据该相关性分数以及第一损失函数进行数据拟合，确定第M个单路召回模型的第一期望召回结果，第一损失函数用于确定第M‑1个单路召回模型的损失；根据第一期望召回结果及第二损失函数，确定第M个单路召回模型的损失；以该损失最小为目标，训练第M个单路召回模型。这样使得第M个单路召回模型能够尽可能弥补第M个模型的损失，以提升多路召回模型的整体召回效果。
本发明授权多路召回模型训练方法、多路召回方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种多路召回模型训练方法，其特征在于，所述多路召回模型包括M个单路召回模型，M≥2，所述训练方法包括： 获取多组训练数据，每组训练数据包括检索词对应的目标正样本和多个负样本，每个样本包括所述检索词和对应文档； 通过第M-1个单路召回模型，获取各组训练数据中所有样本的相关性分数，所述相关性分数表征对应样本中的文档与所述检索词的匹配程度； 根据各组所述训练数据的相关性分数，以及第一损失函数，进行数据拟合，确定第M个单路召回模型的第一期望召回结果，所述第一损失函数用于确定所述第M-1个单路召回模型在召回对应训练数据时与第二期望召回结果之间的偏差； 根据第一期望召回结果以及第二损失函数，确定第M个单路召回模型的损失，所述损失表示第M个单路召回模型在召回对应训练数据时与所述第一期望召回结果之间的偏差； 以所述损失最小为目标，训练所述第M个单路召回模型。
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