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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利一种信息处理方法、系统及存储介质和服务器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：CN115130580B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202210753559.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种信息处理方法、系统及存储介质和服务器是由谢若冰;丘志杰;张博;林乐宇设计研发完成，并于2022-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种信息处理方法、系统及存储介质和服务器在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种信息处理方法、系统及存储介质和服务器，应用于基于人工智能的信息处理技术领域。信息处理系统获取到第一训练样本对，即基于属性特征一致的第一正样本对和基于属性特征不一致的第一负样本对，基于语义特征相似的第二正样本对和基于语义特征不相似的第二负样本对，基于会话共现的第三正样本对和基于会话不共现的第三负样本对，从而根据特征提取初始网络得到的任一样本对中两个样本对象的特征信息之间的关系信息，调整特征提取初始网络，实现了通过对比学习的方式训练特征提取网络。不仅考虑到样本对象自身的属性特征和语义特征，还考虑到样本对象之间基于会话的隐式相关性，使得训练得到的特征提取网络的准确性得到提高。

本发明授权一种信息处理方法、系统及存储介质和服务器在权利要求书中公布了：1.一种信息处理方法，其特征在于，包括： 确定特征提取初始网络； 获取第一训练样本对，所述第一训练样本对包括如下样本对中的至少一项：基于属性特征一致的第一正样本对和基于属性特征不一致的第一负样本对；基于语义特征相似的第二正样本对和基于语义特征不相似的第二负样本对；基于会话共现的第三正样本对和基于会话不共现的第三负样本对；其中，每个样本对中包括两个样本对象，所述属性是指：样本对象所具有的属性，所述会话为：在连续时间段内被用户操作的样本对象，所述样本对象为待浏览文章； 通过所述特征提取初始网络对所述第一训练样本对中各个样本对象进行特征提取，得到各个样本对象的特征信息； 根据所述特征提取初始网络得到的任一样本对中两个样本对象的特征信息之间的关系信息，调整所述特征提取初始网络，以训练特征提取网络；其中，包括：计算第一损失函数，所述第一损失函数包括所述第一正样本对中一样本对象的属性特征和另一样本对象的增广属性特征之间的相关度，与所述第一负样本对中两个样本对象的属性特征之间的相关度的比值；所述第一损失函数与样本对象自身的属性特征相关； 计算第二损失函数，所述第二损失函数包括所述第二正样本对中两个样本对象的语义特征之间的相关度，与所述第二负样本对中两个样本的语义特征之间的相关度的比值；所述第二损失函数与样本对象自身的语义特征相关； 计算第三损失函数，所述第三损失函数包括所述第三正样本对中两个样本对象的特征信息之间的相关度，与所述第三负样本对中两个样本的语义特征之间的相关度的比值；所述第三损失函数与样本对象之间基于会话的隐式相关性相关； 根据所述第一损失函数、第二损失函数和第三损失函数计算与所述特征提取初始网络相关的整体损失函数； 根据所述整体损失函数调整所述特征提取初始网络中参数的参数值。

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