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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利文本生成模型的训练方法、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：CN116955588B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310977945.8，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权文本生成模型的训练方法、装置、设备及存储介质是由王科强;李松岭;陈思玥;倪渊设计研发完成，并于2023-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本生成模型的训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种文本生成模型的训练方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取第一文本及第二文本；基于文本生成模型的编码器，对第一文本和第二文本进行向量编码处理，得到第一文本对应的第一向量及第二文本对应的第二向量；基于预设的对比损失函数，根据第一向量和第二向量确定第一损失值；基于文本生成模型的向量处理网络，根据输入的目标条件向量及第一向量确定目标输出文本；基于预设的训练损失函数，根据目标输出文本及第一文本确定第二损失值；根据第一损失值及第二损失值对文本生成模型的参数进行调整，得到训练好的文本生成模型。能够提升对文本生成模型的训练效果，从而提升训练好的文本生成模型在进行文本生成时的准确性。

本发明授权文本生成模型的训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种文本生成模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取第一文本及第二文本，所述第一文本与所述第二文本的文本相似度小于或等于预设的文本相似度阈值； 基于文本生成模型的编码器，对所述第一文本和所述第二文本进行向量编码处理，得到所述第一文本对应的第一向量及所述第二文本对应的第二向量包括：基于所述文本生成模型的编码器中的第一编码网络，对所述第一文本进行向量编码处理，得到第一向量，基于所述文本生成模型的编码器中的第二编码网络，对所述第一文本进行向量编码处理，得到第一向量的关联向量；其中，所述第一编码网络与所述第二编码网络中的节点连接相似度大于或等于预设的连接相似度阈值； 基于预设的对比损失函数，根据所述第一向量和所述第二向量确定第一损失值包括：在所述关联向量与所述第一向量的第一向量关联度小于或等于第一向量关联度阈值时，基于所述对比损失函数，根据所述第一向量、所述第二向量及所述关联向量确定所述第一损失值； 基于所述文本生成模型的向量处理网络，根据输入的目标条件向量及所述第一向量确定目标输出文本； 基于预设的训练损失函数，根据所述目标输出文本及所述第一文本确定第二损失值； 根据所述第一损失值及所述第二损失值对所述文本生成模型的参数进行调整，得到训练好的文本生成模型。

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