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龙图腾网恭喜微软技术许可有限责任公司申请的专利多模型联合去噪训练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：CN115146654B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202110338761.8，技术领域涉及：G06F40/58；该发明授权多模型联合去噪训练是由寿林钧;公明;白轩宇;王旭光;姜大昕设计研发完成，并于2021-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模型联合去噪训练在说明书摘要公布了：本公开提出了用于多模型联合去噪训练的方法和装置。可以获得多个模型。可以通过所述多个模型来对一组训练样本进行去噪。可以利用经去噪的一组训练样本来训练所述多个模型。

本发明授权多模型联合去噪训练在权利要求书中公布了：1.一种用于多模型联合去噪训练的方法，包括：获得多个训练语料，其中，所述多个训练语料包括源训练语料、至少一个翻译训练语料和至少一个生成训练语料中的两个或更多个；获得多个模型；基于所述多个训练语料形成多个初始化数据组；利用所述多个初始化数据组来初始化所述多个模型，其中，所述多个初始化数据组是由至少一个训练语料形成的，并且用于初始化所述多个模型的所述多个初始化数据组中所包含的训练语料彼此是不同的；确定是否已经达到预定的初始化轮数；响应于确定已经达到所述预定的初始化轮数，将所述多个训练语料组合成训练数据集合；通过所述多个模型来对一组训练样本进行去噪，其中，所述一组训练样本来自所述训练数据集合，并且其中，所述一组训练样本包括话语、与所述话语相对应的意图标注以及与所述话语中的词条相对应的槽值对标注；以及利用经去噪的一组训练样本来训练所述多个模型；通过经训练的多个模型来对所述训练数据集合进行进一步去噪，其中，所述对一组训练样本进行去噪包括，对于所述一组训练样本中的每个训练样本：通过所述多个模型来确定所述训练样本的用于计算训练损失的权重，并且其中，所述确定所述训练样本的权重包括：根据由所述多个模型基于所述训练样本所获得的多个预测结果的一致性来确定所述权重；以及通过所述经训练的多个模型来更新所述一组训练样本中的一个或多个训练样本的标注，并且其中，所述更新标注包括：获取由所述经训练的多个模型基于所述训练样本所获得的多个预测结果；以及基于所述多个预测结果来更新所述训练样本的标注。

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