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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利预训练语言模型及可解释性方法的性能评估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：CN116227569B 。

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：202211691458.7，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权预训练语言模型及可解释性方法的性能评估方法及装置是由沈耀宗;王丽杰;陈颖;常月设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本预训练语言模型及可解释性方法的性能评估方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种预训练语言模型及可解释性方法的性能评估方法及装置，涉及计算机技术领域，尤其涉及自然语言处理、深度学习等人工智能技术领域。包括：获取包含掩码字的第一文本、与第一文本相似的第二文本、第一文本对应的第一标签、第二文本对应的第二标签；将第一文本及第二文本输入预训练语言模型中，以基于可解释性方法，获取第一文本的第一重要性得分及第二文本中的第二重要性得分；根据第一重要性得分及第一标签，第二重要性得分及第二标签，确定可解释性方法的性能或预训练语言模型的可解释性。由此，通过不同文本的解释结果的准确性及相似文本的解释结果的一致性，全面地评估可解释性方法的性能或者预训练语言模型的可解释性。

本发明授权预训练语言模型及可解释性方法的性能评估方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种预训练语言模型及可解释性方法的性能评估方法，包括： 获取包含掩码字的第一文本、与所述第一文本相似且掩码字相同的第二文本、所述第一文本中每个非掩码字对应的第一标签、所述第二文本中每个非掩码字对应的第二标签；其中，第一标签用于表示第一文本中每个非掩码字对每个掩码字的预测是否有帮助，所述第二标签用于表示第二文本中每个非掩码字对每个掩码字的预测是否有帮助； 将所述第一文本及所述第二文本分别输入预训练语言模型中，以基于预设的可解释性方法，获取所述预训练模型在预测过程中确定的所述第一文本中每个非掩码字对应的第一重要性得分及所述第二文本中每个非掩码字对应的第二重要性得分； 根据所述第一重要性得分、所述第一标签、所述第二重要性得分及所述第二标签，确定第一评分；根据所述第一重要性得分和所述第二重要性得分，确定第二评分；根据所述第一评分及所述第二评分，确定所述可解释性方法的性能或所述预训练语言模型的可解释性； 确定第一评分的具体方式，包括： 确定所述第一文本中包含的所述第一重要性得分大于预设阈值的第一目标非掩码字、及所述第二文本中包含的第二重要性得分大于所述预设阈值的第二目标非掩码字； 根据所述第一标签及所述第二标签，分别确定所述第一文本中包含的与所述掩码字关联的第三目标非掩码字、及所述第二文本中包含的与所述掩码字关联的第四目标非掩码字； 确定所述第一目标非掩码字与所述第三目标非掩码字之间的第一匹配度、及所述第二目标非掩码字与所述第四目标非掩码字之间的第二匹配度； 将所述第一匹配度与所述第二匹配度之间的平均值，确定为所述第一评分。

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