京东方科技集团股份有限公司;北京京东方技术开发有限公司姜博然获国家专利权
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龙图腾网获悉京东方科技集团股份有限公司;北京京东方技术开发有限公司申请的专利自然语言处理模型的训练方法、装置、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：CN117157642B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202280000400.5，技术领域涉及：G06F40/20；该发明授权自然语言处理模型的训练方法、装置、存储介质是由姜博然;冀潮;沈鸿翔;张振中;欧歌;钟楚千;魏书琪;张鹏飞设计研发完成，并于2022-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本自然语言处理模型的训练方法、装置、存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及自然语言处理模型的训练方法，包括：获取自然语言的样本文本；确定所述样本文本中的三元组，所述三元组包括所述样本文本中的两个实体和所述两个实体之间的关系；基于所述三元组对所述样本文本进行处理以得到知识融合向量；将所述知识融合向量输入自然语言处理模型进行训练得到目标模型。根据本公开，可以基于样本文本中的三元组对样本文本进行处理得到知识融合向量，相对于样本文本，知识融合向量包含了样本文本信息本身之外的其他知识信息，如文本中的实体信息、实体之间的关系信息，从而更加准确地让计算机获取到样本文本的真实含义，因此基于知识融合向量对自然语言处理模型进行训练得到的目标模型，对于自然语言处理的效果更好。
本发明授权自然语言处理模型的训练方法、装置、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种自然语言处理模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取自然语言的样本文本； 确定所述样本文本中的三元组，所述三元组包括所述样本文本中的两个实体和所述两个实体之间的关系； 基于所述三元组对所述样本文本进行处理以得到知识融合向量； 将所述知识融合向量输入自然语言处理模型进行训练得到目标模型； 其中，所述自然语言处理模型包括至少一个特征提取层，所述特征提取层用于： 对所述知识融合向量进行线性变换，得到包括第一知识融合矩阵和第二知识融合矩阵的至少两个知识融合矩阵； 根据所述第一知识融合矩阵确定关联矩阵，所述关联矩阵用于表征所述样本文本中至少一个实体与所述样本文本之间的关联关系信息； 根据所述第二知识融合矩阵和所述关联矩阵确定权重矩阵，所述权重矩阵用于表征所述至少一个实体与所述样本文本之间的权重信息。
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