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龙图腾网获悉北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司申请的专利机器学习模型训练方法、摘要生成方法和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：CN116821320B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202210257581.1，技术领域涉及：G06F16/34；该发明授权机器学习模型训练方法、摘要生成方法和装置是由张海楠;陈宏申;丁卓冶;龙波设计研发完成，并于2022-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器学习模型训练方法、摘要生成方法和装置在说明书摘要公布了：本公开提供一种机器学习模型训练方法、摘要生成方法和装置，涉及人工智能领域。机器学习模型训练方法包括：利用对话样本中的每个内容不完整语句的上文语句对每个内容不完整语句进行补充，以生成对应的第一重写语句；利用第一重写语句将对话样本进行更新，以得到第一对话文本；利用机器学习模型第一对话文本进行处理，以生成第一摘要；根据第一摘要和对话样本的摘要样本确定第一损失函数；根据第一损失函数对机器学习模型进行训练。本公开能够有效提高对话摘要的准确性。

本发明授权机器学习模型训练方法、摘要生成方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种机器学习模型训练方法，包括： 利用对话样本中的每个内容不完整语句的上文语句对所述每个内容不完整语句进行补充，以生成对应的第一重写语句； 利用所述第一重写语句将所述对话样本进行更新，以得到第一对话文本； 利用机器学习模型对所述第一对话文本进行处理，以生成第一摘要； 根据所述第一摘要和所述对话样本的摘要样本确定第一损失函数； 根据所述第一损失函数对所述机器学习模型进行训练； 其中，所述利用对话样本中的每个内容不完整语句的上文语句对所述每个内容不完整语句进行补充包括： 提取所述对话样本中的全部待补充语句，以及与每个待补充语句相对应的上文语句集合； 利用与第t个待补充语句相对应的上文语句集合，对所述第t个待补充语句进行内容补 充，以得到与所述第t个待补充语句相对应的第一重写语句，其中，T为所述全 部待补充语句的总数； 其中，所述对所述第t个待补充语句进行内容补充包括： 利用与所述第t个待补充语句相对应的上文语句集合中的全部上文语句生成第一单词序列； 利用所述第t个待补充语句生成第二单词序列； 提取所述第一单词序列中各单词的向量以生成第一向量集合，提取所述第二单词序列中各单词的向量以生成第二向量集合； 分别利用多个互不相同的相似性函数对所述第一向量集合中的每个向量和所述第二向量集合中的每个向量进行处理，以生成特征映射矩阵； 利用跳跃连接层对所述特征映射矩阵进行处理，以生成编辑矩阵M； 根据所述编辑矩阵M中的元素的数值大小，利用所述第一单词序列中的第k个单词 对所述第二单词序列中的第l个单词进行编辑，，K为所述第一单词序列中的 单词总数，，L为所述第二单词序列中的单词总数。

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