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龙图腾网获悉阿里巴巴(中国)有限公司申请的专利模型训练、文本分类方法、装置、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：CN116150370B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310120413.2，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权模型训练、文本分类方法、装置、设备及存储介质是由刘嘉庆;邓憧;王雯设计研发完成，并于2023-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练、文本分类方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及一种模型训练、文本分类方法、装置、设备及存储介质。本公开通过句子和句子的上下文信息，确定第一信息和第二信息，使得第一信息和第二信息均包括句子，上下文信息中的上文信息或下文信息以预设概率出现在第一信息或第二信息中。由于第一信息和第二信息之间差异的灵活度较高，使得待训练模型对第一信息和第二信息分别进行处理后得到的第一预测概率分布和第二预测概率分布之间的对比度也较为灵活，这种灵活性可使得训练后的机器学习模型更加地关注于句子本身，缓解了模型受到上下文中一些无关信息干扰的问题，从而提高了鲁棒性。同时，这种灵活性还可以充分地利用上下文信息中的辅助信息，来提升句子中预设关键信息的识别精度。

本发明授权模型训练、文本分类方法、装置、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，其中，所述方法包括： 针对样本文本中的每个句子，从所述样本文本中获取所述句子的上下文信息； 根据所述句子和所述上下文信息，确定第一信息和第二信息，所述第一信息和所述第二信息均包括所述句子，所述上下文信息中的上文信息或下文信息以预设概率出现在所述第一信息或所述第二信息中； 将所述第一信息输入待训练模型，使得所述待训练模型输出所述句子是否包括预设关键信息的第一预测概率分布； 将所述第二信息输入待训练模型，使得所述待训练模型输出所述句子是否包括预设关键信息的第二预测概率分布； 根据所述第一预测概率分布和所述第二预测概率分布，对所述待训练模型进行训练，得到训练后的机器学习模型； 其中，所述根据所述第一预测概率分布和所述第二预测概率分布，对所述待训练模型进行训练，得到训练后的机器学习模型，包括：计算所述第一预测概率分布和所述第二预测概率分布之间的预测概率分布的距离；根据所述预测概率分布的距离、以及文本分类的损失函数，对所述待训练模型进行训练，得到所述训练后的机器学习模型。

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