微软技术许可有限责任公司李雪获国家专利权
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龙图腾网获悉微软技术许可有限责任公司申请的专利训练目标模型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：CN111813888B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：201910295236.5，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权训练目标模型是由李雪;罗志鹏;孙浩;张建晋;韩维浩;初显奇;张良杰;张祺设计研发完成，并于2019-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本训练目标模型在说明书摘要公布了：本公开提供了一种用于训练目标模型的方法和装置。可以利用第一数据集合来训练至少一个参考模型。可以通过所述至少一个参考模型来对第二数据集合和第三数据集合分别进行评分。可以利用经评分的第二数据集合来训练所述目标模型。可以利用经评分的第三数据集合来优化所述目标模型。
本发明授权训练目标模型在权利要求书中公布了：1.一种用于训练目标模型的方法，所述目标模型是快速匹配模型，所述方法包括： 利用第一数据集合来训练至少一个参考模型，所述至少一个参考模型是底层交叉匹配模型，所述第一数据集合包括多个样本，每个样本至少包括搜索查询、文档以及指示所述搜索查询与所述文档之间的相关性的枚举型标注； 通过所述至少一个参考模型来对第二数据集合和第三数据集合分别进行评分，以获得经评分的第二数据集合和经评分的第三数据集合，所述第二数据集合和所述第三数据集合分别包括多个样本，每个样本至少包括搜索查询和文档，所述评分包括：对于每个样本，对所述样本中的搜索查询和文档之间的相关性进行评分； 利用经评分的第二数据集合来训练所述目标模型；以及 利用经评分的第三数据集合来优化所述目标模型，其中，所述经评分的第三数据集合包括多个样本，每个样本包括搜索查询、文档、标注和目标分数，并且所述优化包括，对于每个样本： 通过所述目标模型来对所述样本中的搜索查询和文档之间的相关性进行评分，以获得所述样本的预测分数； 基于所述样本中的标注和目标分数以及所述预测分数的组合来计算与所述样本对应的预测损失；以及 通过使所述预测损失最小化来优化所述目标模型。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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