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龙图腾网获悉深圳前海微众银行股份有限公司申请的专利异构语言模型的训练方法、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：CN114416955B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202210074846.4，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权异构语言模型的训练方法、装置、设备及存储介质是由姜迪设计研发完成，并于2022-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本异构语言模型的训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种异构语言模型的训练方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取语音训练样本集；采用语音训练样本集，对第一初始网络模型和第二初始网络模型进行训练，得到至少两个第一网络模型和至少两个第二网络模型；第一网络模型和第二网络模型的结构不同，第一网络模型用于对输入的拼音序列进行处理得到拼音序列对应的至少一个文字序列，第二网络模型用于从至少一个文字序列中确定拼音序列对应的目标文字序列；根据至少两个第一网络模型和至少两个第二网络模型，确定异构语言模型。本申请实施例提供的异构语言模型的训练方法、装置、设备及存储介质用于提高语言模型的准确率。

本发明授权异构语言模型的训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种异构语言模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取语音训练样本集； 采用所述语音训练样本集，对第一初始网络模型和第二初始网络模型进行训练，得到至少两个第一网络模型和至少两个第二网络模型；所述第一网络模型和所述第二网络模型的结构不同，所述第一网络模型用于对输入的拼音序列进行处理得到所述拼音序列对应的至少一个文字序列，所述第二网络模型用于从所述至少一个文字序列中确定所述拼音序列对应的目标文字序列； 根据所述至少两个第一网络模型和所述至少两个第二网络模型，确定至少四个第一语言模型； 获取语音验证样本集；所述语音验证样本集中包括多个拼音验证样本和多个拼音验证样本各自对应的文字验证结果；针对所述至少四个第一语言模型中每个第一语言模型，所述第一语言模型中包括所述第一网络模型和所述第二网络模型； 依次通过所述第一网络模型和所述第二网络模型，对所述多个拼音验证样本进行处理，得到所述多个拼音验证样本各自对应的文字输出结果； 将文字输出结果和文字验证结果不相同的拼音验证样本的数量与所述多个拼音验证样本的总数量的比值确定为所述第一语言模型的错误率； 根据所述至少四个第一语言模型和所述错误率，确定异构语言模型；或者， 针对每个第一网络模型，对所述第一网络模型的模型参数进行二进制转换处理，得到第一初始参数序列；对所述第一初始参数序列进行交叉处理和变异处理，得到至少两个第一中间参数列序；将所述第一网络模型的模型参数替换为至少两个第一中间参数列序对应的模型参数，得到所述第一网络模型对应的至少两个第三网络模型；根据多个第三网络模型，确定第一目标网络模型；或者，通过权重生成模型，生成各第一网络模型的第一权重；根据所述第一权重，对各第一网络模型的模型参数进行融合，得到第一目标模型参数；将所述第一网络模型的模型参数替换为所述第一目标模型参数，得到第一目标网络模型； 根据所述至少两个第二网络模型，确定第二目标网络模型； 将所述第一目标网络模型和所述第二目标网络模型，确定为异构语言模型。

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