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龙图腾网获悉中国工商银行股份有限公司申请的专利模型训练方法、标准格式文档生成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：CN116484223B 。

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：202310468475.2，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权模型训练方法、标准格式文档生成方法及装置是由翟力强设计研发完成，并于2023-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、标准格式文档生成方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种模型训练方法、标准格式文档生成方法、装置、设备及存储介质，可以应用于文档编辑技术领域、人工智能技术领域和金融技术领域。该方法包括：将标准格式训练文本输入初始深度学习模型中输出标准格式训练文本各标准结构部分的结构特征；根据各标准结构部分的结构特征和结构标签调整初始深度学习模型的模型参数，得到第一深度学习模型；将非标准格式训练文本输入第一深度学习模型中输出非标准格式训练文本各非标准结构部分的结构特征；根据各非标准结构部分的结构特征和结构标签调整第一深度学习模型的模型参数，得到第二深度学习模型；在第二深度学习模型的文本识别正确率满足预设条件的情况下，对第二深度学习模型添加格式转换功能得到目标模型。

本发明授权模型训练方法、标准格式文档生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，包括： 将标准格式训练文本输入初始深度学习模型中，输出所述标准格式训练文本各标准结构部分的结构特征，其中，所述标准格式训练文本包括各标准结构部分的结构标签； 根据所述标准格式训练文本各标准结构部分的结构特征和各标准结构部分的结构标签，调整所述初始深度学习模型的模型参数，得到第一深度学习模型； 将非标准格式训练文本输入所述第一深度学习模型中，输出所述非标准格式训练文本各非标准结构部分的结构特征，其中，所述非标准格式训练文本中包括各非标准结构部分的结构标签，所述非标准格式训练文本与所述标准格式训练文本的文本类型是相同的； 根据所述非标准格式训练文本各非标准结构部分的结构特征和各非标准结构部分的结构标签，调整所述第一深度学习模型的模型参数，得到第二深度学习模型； 在所述第二深度学习模型的文本识别正确率满足预设条件的情况下，对所述第二深度学习模型添加格式转换功能，得到目标模型； 其中，所述模型训练方法还包括：在所述第二深度学习模型的文本识别正确率不满足所述预设条件的情况下，将所述标准格式训练文本和所述非标准格式训练文本进行合并处理，得到合并训练文本；将所述合并训练文本输入所述第二深度学习模型中，输出所述合并训练文本各结构部分的结构特征；根据所述合并训练文本各结构部分的结构特征和各结构部分的结构标签，调整所述第二深度学习模型的模型参数，得到第三深度学习模型；对所述第三深度学习模型添加所述格式转换功能，得到第四深度学习模型； 将测试文本输入所述第四深度学习模型中，输出格式转换文本，其中，所述测试文本包括所述非标准格式训练文本；根据所述格式转换文本，确定所述第四深度学习模型的转换正确率；在所述第四深度学习模型的转换正确率满足所述预设条件的情况下，将所述第四深度学习模型确定为所述目标模型； 在所述第四深度学习模型的转换正确率不满足所述预设条件的情况下，将所述格式转换文本中格式存在错误的文本和所述非标准格式训练文本合并为新的非标准格式训练文本，并根据所述新的非标准格式训练文件，对所述第四深度学习模型进行调优操作，得到所述目标模型。

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