北京火山引擎科技有限公司陈祥获国家专利权
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龙图腾网获悉北京火山引擎科技有限公司申请的专利基于大模型的模型训练方法和问答语音处理方法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：CN120726999B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511189666.0，技术领域涉及：G10L15/06；该发明授权基于大模型的模型训练方法和问答语音处理方法是由陈祥设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于大模型的模型训练方法和问答语音处理方法在说明书摘要公布了：一种基于大模型的模型训练方法和问答语音处理方法，涉及大模型、语音识别技术领域，该模型训练方法包括：对初始文本语料进行文本截断处理，得到截断文本语料；基于预设标签规则对截断文本语料标注第一标签，并通过标注大模型对截断文本语料标注第二标签；从截断文本语料筛选出第一标签和第二标签一致的目标文本语料；基于初始文本语料和第一文本语料确定正训练样本，基于第二文本语料确定负训练样本，并基于正训练样本和负训练样本对进行模型训练，得到语义完整性识别模型。从而有效提高语义完整性识别模型的训练样本的构建效率、标注效率和准确度，进而提高模型训练的速度和模型预测准确度，从而提高语音问答交互系统的响应灵敏度和准确度。
本发明授权基于大模型的模型训练方法和问答语音处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的模型训练方法，其特征在于，所述模型训练方法包括： 对初始文本语料进行文本截断处理，得到截断文本语料； 基于预设标签规则对所述截断文本语料标注第一标签，并通过标注大模型对所述截断文本语料标注第二标签，所述第一标签和所述第二标签用于表征所述截断文本语料的语义是否完整； 从所述截断文本语料筛选出所述第一标签和所述第二标签一致的目标文本语料，所述目标文本语料包括语义完整的第一文本语料和语义不完整的第二文本语料； 基于所述初始文本语料和所述第一文本语料确定正训练样本，基于所述第二文本语料确定负训练样本，并基于所述正训练样本和所述负训练样本对初始的语义完整性识别模型进行模型训练，得到训练完成的语义完整性识别模型，所述语义完整性识别模型用于在语音问答交互系统中对用户输入的问题语音对应的问题文本进行语义完整性识别，并根据所述语义完整性识别的结果确定所述用户是否结束输入问题语音。
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