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龙图腾网获悉深圳市与飞科技有限公司申请的专利模型训练方法、装置、计算机设备及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：CN116304665B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202211586217.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质是由袁裕清;宋超;孔涛涛设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取训练样本集；将每对样本行为数据序列输入至第一初始模型，得到第一样本行为数据序列对应的第一样本特征序列以及第二样本行为数据序列对应的第二样本特征序列；基于第一样本特征序列与第二样本特征序列之间的相似度，确定第一损失值以及第二损失值；基于第一损失值和第二损失值，对第一初始模型进行迭代训练，直至满足第一目标条件，得到训练后的所述第一初始模型，作为特征提取模型。如此，使得最终的特征提取模型融合了生成式自监督学习建模事件级别细粒度信息的能力和对比式任务建模序列级别信息的能力，提高了特征提取模型的特征提取能力。

本发明授权模型训练方法、装置、计算机设备及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，所述方法包括： 获取训练样本集，所述训练样本集包括多对样本行为数据序列，每对所述样本行为数据序列包括第一周期内的第一样本行为数据序列以及与所述第一周期相邻的第二周期内的第二样本行为数据序列，每对所述样本行为数据序列携带有目标标签，所述目标标签用于表征所述样本行为数据序列中样本行为数据的分布情况，所述第一样本行为数据序列中包括在所述第一周期内的用户操作终端设备而产生的事件序列，所述第二样本行为数据序列中包括在所述第二周期内的用户操作终端设备而产生的事件序列； 将每对所述样本行为数据序列输入至第一初始模型，得到所述第一样本行为数据序列对应的第一样本特征序列以及所述第二样本行为数据序列对应的第二样本特征序列； 基于所述第一样本特征序列与所述第二样本特征序列之间的相似度，确定第一损失值； 基于所述第一样本特征序列、所述第二样本特征序列、所述第一样本行为数据序列对应的所述目标标签、以及所述第二样本行为数据序列对应的所述目标标签，确定第二损失值，所述第二损失值用于表征基于所述第一样本特征序列预测的第一预测标签与所述第二样本行为数据序列对应的所述目标标签之间的差异程度，以及基于所述第二样本特征序列预测的第二预测标签与所述第一样本行为数据序列对应的所述目标标签之间的差异程度； 基于所述第一损失值以及所述第二损失值，对所述第一初始模型进行迭代训练，直至满足第一目标条件，得到训练后的所述第一初始模型，作为特征提取模型。

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