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龙图腾网获悉北京三快在线科技有限公司申请的专利相关性识别模型的训练方法、相关性识别方法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：CN115393665B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202210908605.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权相关性识别模型的训练方法、相关性识别方法及设备是由陈凤娇;宋秀杰;曹雪智;武威设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本相关性识别模型的训练方法、相关性识别方法及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种相关性识别模型的训练方法、相关性识别方法及设备，属于计算机技术领域。方法包括：控制神经网络模型确定样本文本对中的两个样本文本的预测相关性；从知识图谱中采样出任一个样本文本对应的第一文本和第二文本中的至少一项，任一个样本文本对应的第一文本与任一个样本文本相关，任一个样本文本对应的第二文本与任一个样本文本不相关；基于至少一个样本文本对应的第一文本和第二文本中的至少一项，以及标注相关性和预测相关性，训练神经网络模型得到相关性识别模型。相关性识别模型不仅能识别两个样本文本之间的相关性，还能学习样本文本与第一文本之间的相关关系和或样本文本与第二文本之间的不相关关系，提高了泛化能力。

本发明授权相关性识别模型的训练方法、相关性识别方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种相关性识别模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本文本对和所述样本文本对中的两个样本文本的标注相关性； 控制神经网络模型确定所述样本文本对中的两个样本文本的预测相关性； 获取知识图谱，所述知识图谱包括多个节点，所述节点表征基础文本； 对于所述样本文本对中的任一个样本文本，从所述知识图谱中采样出所述任一个样本文本对应的第一文本和第二文本中的至少一项，所述任一个样本文本对应的第一文本是与所述任一个样本文本相关的基础文本，所述任一个样本文本对应的第二文本是与所述任一个样本文本不相关的基础文本； 基于所述样本文本对中的至少一个样本文本对应的第一文本和第二文本中的至少一项，以及所述标注相关性和所述预测相关性，对所述神经网络模型进行训练，得到相关性识别模型； 所述基于所述样本文本对中的至少一个样本文本对应的第一文本和第二文本中的至少一项，以及所述标注相关性和所述预测相关性，对所述神经网络模型进行训练，得到相关性识别模型，包括： 基于所述标注相关性和所述预测相关性，确定第一损失； 对于所述样本文本对中的任一个样本文本，基于所述任一个样本文本对应的第一文本和第二文本中的至少一项，确定所述任一个样本文本对应的第二损失； 基于所述第一损失和所述样本文本对中的至少一个样本文本对应的第二损失，对所述神经网络模型进行训练，得到相关性识别模型。

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