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龙图腾网恭喜北京百度网讯科技有限公司申请的专利问答模型的训练方法、装置及电子设备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：CN114037003B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202111227845.0，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权问答模型的训练方法、装置及电子设备是由姜泽青设计研发完成，并于2021-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本问答模型的训练方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本公开提出了一种问答模型的训练方法、装置及电子设备，涉及计算机视觉、深度学习、智能问答等人工智能领域，其中，该方法包括：获取样本文本问题在文本维度和图像维度上的第一特征向量和第一关联特征向量，生成第一特征向量集合；获取样本图像问题在文本维度和图像维度上的第二特征向量和第二关联特征向量，生成第二特征向量集合；基于第一特征向量集合和第二特征向量集合，生成样本文本问题对应的第一融合特征向量和样本图像问题对应的第二融合特征向量，进而得到样本融合向量；根据样本融合向量对问答模型进行训练，以生成目标问答模型。本公开中，问答模型更准确的获取有效特征，提高了模型训练效率，优化了模型训练效果。

本发明授权问答模型的训练方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种问答模型的训练方法，包括：获取样本文本问题分别在文本维度和图像维度上的第一特征向量和两个维度间的第一关联特征向量，以生成第一特征向量集合；获取样本图像问题分别在文本维度和图像维度上的第二特征向量和两个维度间的第二关联特征向量，以生成第二特征向量集合；基于所述第一特征向量集合和所述第二特征向量集合，生成所述样本文本问题对应的第一融合特征向量和所述样本图像问题对应的第二融合特征向量；根据所述第一融合特征向量和所述第二融合特征向量，得到样本融合向量；根据所述样本融合向量，对待训练的问答模型进行训练，以生成目标问答模型；其中，所述方法还包括：基于所述第一特征向量和所述第二特征向量，获取文本与图像之间的两个关联度，所述两个关联度包括样本对象内的关联度和样本对象间的关联度，所述样本对象为所述样本文本问题和所述样本图像问题中的一个；基于所述样本对象内的关联度，对所述样本对象对应的关联特征向量进行修正；基于所述样本对象间的关联度，对所述样本文本问题和所述样本图像问题中除所述样本对象之外的另一个对象对应的关联特征向量进行修正；所述基于所述第一特征向量集合和所述第二特征向量集合，生成所述样本文本问题对应的第一融合特征向量和所述样本图像问题对应的第二融合特征向量，包括：根据两个修正后的关联特征向量，得到所述样本对象对应的融合特征向量。

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