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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國平安人壽保險股份有限公司申請的專利問答對評分模型的訓練方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114528391B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210182951.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/3329；該發(fā)明授權(quán)問答對評分模型的訓練方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)是由蔣佳惟設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-02-25向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本問答對評分模型的訓練方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請涉及人工智能領(lǐng)域，具體公開了一種問答對評分模型的訓練方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，所述方法包括：獲取樣本問答對，所述樣本問答對包括問題和所述問題對應(yīng)的正確答案；對所述正確答案進行數(shù)據(jù)增強，得到錯誤答案；根據(jù)所述問題、所述錯誤答案和所述正確答案確定所述樣本問答對的第一分數(shù)；對所述樣本問答對進行語序評分，得到所述樣本問答對的第二分數(shù)；根據(jù)所述第一分數(shù)和所述第二分數(shù)對分類模型進行迭代訓練，并將訓練完成的所述分類模型作為問答對評分模型。

本發(fā)明授權(quán)問答對評分模型的訓練方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種問答對評分模型的訓練方法，其特征在于，所述方法包括：獲取樣本問答對，所述樣本問答對包括問題和所述問題對應(yīng)的正確答案；對所述正確答案進行數(shù)據(jù)增強，得到錯誤答案；根據(jù)所述問題、所述錯誤答案和所述正確答案確定所述樣本問答對的第一分數(shù)，包括：計算所述問題與所述正確答案的第一相似度以及所述問題和所述錯誤答案的第二相似度，包括：對所述問題、所述正確答案和所述錯誤答案進行分組，得到多個樣本組；根據(jù)多個所述樣本組對第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行多次訓練，以得到所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測的所述問題對應(yīng)的第一句向量、所述正確答案對應(yīng)的第二句向量和所錯誤答案對應(yīng)的第三句向量；計算所述第一句向量和所述第二句向量之間的余弦相似度，得到所述問題與所述正確答案的第一相似度；以及計算所述第一句向量和所述第三句向量之間的余弦相似度，得到所述問題與所述錯誤答案的第二相似度；根據(jù)所述第一相似度和所述第二相似度確定所述樣本問答對的第一分數(shù)；其中，在使用樣本問答對和錯誤答案對第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練時，根據(jù)樣本問答對中的問題將樣本問答對和錯誤答案均分為多個樣本組，使用其中一個樣本組作為測試集，其他樣本組作為訓練集對第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練；對所述樣本問答對進行語序評分，得到所述樣本問答對的第二分數(shù)；根據(jù)所述第一分數(shù)和所述第二分數(shù)對分類模型進行迭代訓練，并將訓練完成的所述分類模型作為問答對評分模型。

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