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龙图腾网获悉中国科学院软件研究所申请的专利基于对比学习远距离监督的机器阅读理解模型训练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：CN117634460B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202210963096.6，技术领域涉及：G06F40/205；该发明授权基于对比学习远距离监督的机器阅读理解模型训练方法是由孙乐;边宁;陈波;林鸿宇;韩先培;何苯设计研发完成，并于2022-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对比学习远距离监督的机器阅读理解模型训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于对比学习远距离监督的机器阅读理解模型训练方法。本方法为：1对于每一给定的对，首先从文本语料中检索包含该对的文本段落，并在所述文本段落中查找并定位答案字符串，作为答案位置的标注，得到针对该对的训练实例袋；将不包含该对中答案的文本段落作为负样例文本段落；2将训练实例中的问题、文本段落输入机器阅读理解模型，根据预测输出得到训练实例的答案位置；并根据答案开始和结束位置概率分布更新训练实例的置信度；3基于置信度更新后的所述训练实例对所述机器阅读理解模型进行训练。本发明能避免由错误标注实例带来的预测捷径和语义漂移问题。

本发明授权基于对比学习远距离监督的机器阅读理解模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习远距离监督的机器阅读理解模型训练方法，其步骤包括： 1对于每一给定的问题，答案对，首先从文本语料中检索包含该问题，答案对的文本段落，并在所述文本段落中查找并定位答案字符串，作为答案位置的标注，得到针对该问题，答案对的训练实例袋；将不包含该问题，答案对中答案的文本段落作为负样例文本段落；所述训练实例袋中的每一训练实例包括问题，文本段落，答案位置amp; 2将所述训练实例中的问题、文本段落输入机器阅读理解模型，根据预测输出所述训练实例中的答案开始和结束位置概率分布，得到所述训练实例的答案位置；并根据答案开始和结束位置概率分布更新所述训练实例的置信度； 3基于置信度更新后的所述训练实例对所述机器阅读理解模型进行训练；其中，训练过程所采用的损失函数为LCDS＝LCE+μLSCL；其中，为负样例文本段落的语义表示，表示第i个问题qamp;对应的负样例文本段落的集合，F·是调节表示相似度敏感性的函数，μ是一个超参数，N为问题，答案对的总数，为第i个实例袋中第j个训练实例的答案开始位置词，为第i个实例袋中第j个训练实例的答案结束位置词，ri,j为第i个实例袋中第j个训练实例的向量表示，ri,k为第i个实例袋中第k个训练实例的向量表示，ci,j表示第i个问题qi对应的第j个训练实例的置信度，ci,k表示第i个问题qi对应的第k个训练实例的置信度，J为第i个实例袋中训练实例的总数，和分别表示第i个问题qi对应的第j个训练实例中标注的答案开始和结束位置，代表机器阅读理解模型预测作为答案开始的概率，代表机器阅读理解模型预测作为答案结束的概率。

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