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龙图腾网获悉深圳壹账通智能科技有限公司申请的专利用于文本检测的模型训练方法、装置、计算机设备及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：CN114925700B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202210608453.7，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权用于文本检测的模型训练方法、装置、计算机设备及介质是由蒋宏达;陈家豪;徐亮设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于文本检测的模型训练方法、装置、计算机设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种用于文本检测的模型训练方法、装置、计算机设备及介质。该方法将训练文本输入模板预测模型得到预训练模板，并确定预训练模板与多个人工模板的相似度最大值为训练参考值，将训练文本与预训练模板拼接为预检测文本，输入文本检测模型，得到预检测结果，根据预检测结果、标注以及训练参考值，训练模板预测模型，再将训练文本输入训练好的模板预测模型，将输出的预测模板与训练文本拼接为检测文本，并输入文本检测模型，得到检测结果，根据检测结果和标注，训练文本检测模型，得到训练好的文本检测模型，采用预测模板能够有效地提高文本检测模型的训练效率和准确性，以及文本检测模型的泛化能力。

本发明授权用于文本检测的模型训练方法、装置、计算机设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种用于文本检测的模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 将已知标注的训练文本输入模板预测模型得到预训练模板后，将所述预训练模板与N个人工模板进行相似度计算，确定计算结果的最大值为训练参考值，N为大于零的整数； 将所述训练文本与所述预训练模板拼接构成的预检测文本，输入预训练好的文本检测模型，得到预检测结果； 根据所述预检测结果与所述训练文本的标注的比较结果，以及所述训练参考值，更新所述模板预测模型的参数，迭代直至收敛，得到训练好的模板预测模型； 将所述训练文本输入所述训练好的模板预测模型，输出的预测模板与所述训练文本拼接构成检测文本，并将所述检测文本输入预训练好的文本检测模型，得到检测结果； 根据所述检测结果与所述训练文本的标注的比较结果，更新所述文本检测模型的参数，迭代直至收敛，得到训练好的文本检测模型； 所述将所述预训练模板与N个人工模板进行相似度计算，确定计算结果的最大值为训练参考值包括： 使用预训练好的语义模型，提取所述预训练模板的预测词向量以及N个人工模板的人工词向量； 计算所述预测词向量与每个人工词向量的余弦相似度，确定N个余弦相似度中的最大值为训练参考值； 所述预测词向量包括M个预测词项，所述人工词向量包括K个人工词项，M和K均为大于零的整数； 在所述提取所述预训练模板的预测词向量以及N个人工模板的人工词向量之后，还包括： 针对任一人工词向量，采用最大权匹配算法，将所述预测词向量的预测词项与人工词向量的人工词项进行匹配，得到对应预测词项的匹配人工词项； 提取所有匹配人工词项在所述人工词向量中的位置顺序，按照所述位置顺序更新对应预测词项在所述预测词向量中的位置顺序，得到更新的预测词向量； 所述计算所述预测词向量与每个人工词向量的余弦相似度包括： 计算更新后的预测词向量与更新所使用的人工词向量的余弦相似度； 所述位置顺序为相对位置顺序，即词项之间的相对位置关系，按照位置顺序更新对应预测词项在预测词向量中的位置顺序即为将各预测词项在预测词向量中的位置顺序调整为与各预测词项对应的人工词项在人工词向量中的位置顺序一致，更新所使用的人工词向量是指为预测词向量更新提供位置顺序的人工词向量。

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