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龙图腾网获悉北京达佳互联信息技术有限公司申请的专利文本特征生成模型的训练方法、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：CN120494017B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510984276.6，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权文本特征生成模型的训练方法、装置、设备及存储介质是由关玉烁;李博洲;杨思涵;张远行;万鹏飞;张迪;盖坤设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本特征生成模型的训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开关于一种文本特征生成模型的训练方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。方法包括：获取训练数据集，训练数据集包括多组训练数据，每组训练数据包括训练文本、训练文本对应的正文本和训练文本对应的负文本，训练文本对应的正文本是与训练文本的语义相关的文本；对多个训练文本进行掩码处理，得到各个训练文本的掩码文本；根据各个训练文本的掩码文本和各个训练文本，对文本特征生成模型进行训练，得到中间文本特征生成模型；根据各个训练文本、各个训练文本对应的正文本和各个训练文本对应的负文本，对中间文本特征生成模型进行训练。该方法训练的文本特征生成模型的理解深度和表征能力更强。

本发明授权文本特征生成模型的训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种文本特征生成模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练数据集，所述训练数据集包括多组训练数据，每组训练数据包括训练文本、所述训练文本对应的正文本和所述训练文本对应的负文本，所述训练文本对应的正文本是与所述训练文本的语义相关的文本，所述训练文本对应的负文本是与所述训练文本的语义不相关的文本； 对多个训练文本进行掩码处理，得到各个训练文本的掩码文本，任一训练文本的掩码文本中的至少一个字被掩盖住； 根据所述各个训练文本的掩码文本和所述各个训练文本，对文本特征生成模型进行训练，得到中间文本特征生成模型； 根据所述各个训练文本、所述各个训练文本对应的正文本和所述各个训练文本对应的负文本，对所述中间文本特征生成模型进行训练； 获取文本视频数据集，所述文本视频数据集中包括多个文本和各个文本对应的第一视频； 调用训练后的文本特征生成模型对所述多个文本分别进行处理，得到各个文本的文本特征； 调用视频生成模型对所述各个文本的文本特征进行处理，得到所述各个文本对应的第二视频； 根据所述各个文本对应的第一视频和所述各个文本对应的第二视频，对所述视频生成模型进行训练。

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