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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利自监督学习模型的训练方法、装置、设备及存储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：CN115238889B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202210900295.2，技术领域涉及：G06N3/0895；该发明授权自监督学习模型的训练方法、装置、设备及存储介质是由高立钊设计研发完成，并于2022-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本自监督学习模型的训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种自监督学习模型的训练方法、装置、设备及存储介质，属于计算机与互联网技术领域。所述方法包括：获取样本集合；对于样本集合中的目标文本样本，对目标文本样本以及样本集合中目标文本样本之外的其它文本样本进行拼接处理，生成目标文本样本对应的第一负样本；采用目标文本样本对应的第一负样本，对文本特征提取模型进行自监督训练；其中，文本特征提取模型用于基于输入文本得到输入文本的特征信息，以匹配与输入文本语义相近的检索文本。本申请中，提高了文本特征提取模型针对语义相差较小的文本信息的区分能力，进而提高了文本特征提取模型的检索能力。

本发明授权自监督学习模型的训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种自监督学习模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本集合，所述样本集合包括至少两个文本样本； 对于所述样本集合中的目标文本样本，对所述目标文本样本以及所述样本集合中除所述目标文本样本之外的其它文本样本进行拼接处理，生成所述目标文本样本对应的第一负样本； 基于文本特征提取模型，生成第一掩码模型、第二掩码模型和第三掩码模型；将所述目标文本样本输入至所述第一掩码模型，得到样本特征信息；将所述目标文本样本对应的正样本输入至所述第二掩码模型，得到正样本特征信息；将所述目标文本样本对应的第一负样本输入至所述第三掩码模型，得到第一负样本特征信息；根据所述样本特征信息和所述正样本特征信息，确定所述目标文本样本对应的第一语义距离；根据所述样本特征信息和所述第一负样本特征信息，确定所述目标文本样本对应的第二语义距离；基于各个所述文本样本分别对应的第一语义距离和第二语义距离，对所述文本特征提取模型进行自监督训练；其中，所述文本特征提取模型用于基于输入文本得到所述输入文本的特征信息，以匹配与所述输入文本语义相近的检索文本，不同的掩码模型对应不同的模型参数；所述正样本为所述目标文本样本；或者，所述正样本是通过对所述目标文本样本进行关键文本信息替换生成的。

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