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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文本处理模型训练方法、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：CN114328912B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202111480856.X，技术领域涉及：G06F16/355；该发明授权文本处理模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质是由郝彦超设计研发完成，并于2021-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本处理模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种文本处理模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质，可以获取训练文本的原始文本信息；对原始文本信息进行特征提取，得到原始文本信息的原始文本特征；根据原始文本特征，确定与原始文本信息对应的目标相似文本信息；根据原始文本信息和目标相似文本信息，对文本处理模型进行训练，得到训练后文本处理模型，训练后文本处理模型用于对文本进行识别；由于本申请实施例可以确定与原始文本信息对应的目标相似文本信息，如此基于原始文本信息和目标相似文本信息对文本处理模型进行训练，可以提高得到的训练后文本处理模型的泛化性能和准确率。

本发明授权文本处理模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种文本处理模型训练方法，其特征在于，包括： 获取训练文本的原始文本信息和所述原始文本信息对应的标签； 基于所述原始文本信息和所述标签，对初始文本处理模型的初始编码器进行编码训练，得到文本处理模型； 采用所述文本处理模型对所述原始文本信息进行特征提取，得到所述原始文本信息的原始文本特征； 根据所述原始文本特征，确定与所述原始文本信息相似的目标相似文本信息，所述原始文本信息与所述目标相似文本信息是正负例对； 采用所述文本处理模型对作为正负例对的所述原始文本信息和所述目标相似文本信息进行预测，得到所述原始文本信息对应的原始文本解码信息和所述目标相似文本信息对应的相似文本解码信息； 计算所述原始文本信息与所述原始文本解码信息之间的第一损失值，以及所述目标相似文本信息与所述相似文本解码信息之间的第二损失值； 根据所述第一损失值和所述第二损失值，对所述文本处理模型进行训练，直至所述文本处理模型的判别器无法分辨出所述原始文本信息和所述原始文本解码信息之间的差别，以及所述文本处理模型的判别器无法分辨出所述目标相似文本信息和所述相似文本解码信息之间的差别，得到训练后文本处理模型，所述训练后文本处理模型用于对文本进行识别。

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