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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京百度網(wǎng)訊科技有限公司申請的專利用于搜索系統(tǒng)的訓(xùn)練方法、電子設(shè)備和存儲介質(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：CN114036322B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16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：202111308794.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/43；該發(fā)明授權(quán)用于搜索系統(tǒng)的訓(xùn)練方法、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)是由王海峰;田浩;劉璟;吳華;吳甜;孫宇;佘俏俏設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-11-05向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本用于搜索系統(tǒng)的訓(xùn)練方法、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本公開提供了一種基于預(yù)訓(xùn)練語言模型的搜索系統(tǒng)的訓(xùn)練方法、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)，涉及人工智能領(lǐng)域，尤其涉及智能搜索領(lǐng)域。實現(xiàn)方案為：接收樣本數(shù)據(jù)集；初始化召回模型和排序模型中的多個參數(shù)；對于每一個樣本數(shù)據(jù)，計算請求語義向量和多個數(shù)據(jù)語義向量之間的相似度，以獲取第一數(shù)量的數(shù)據(jù)語義向量；依次將樣本搜索請求和與每一個數(shù)據(jù)語義向量相對應(yīng)的候選數(shù)據(jù)作為聯(lián)合輸入值輸入到排序模型的交叉編碼器中，以對候選數(shù)據(jù)進行排序；基于經(jīng)排序的候選數(shù)據(jù)和樣本數(shù)據(jù)集，計算損失函數(shù)；以及基于損失函數(shù)調(diào)整召回模型和排序模型中的多個參數(shù)。

本發(fā)明授權(quán)用于搜索系統(tǒng)的訓(xùn)練方法、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于預(yù)訓(xùn)練語言模型的搜索系統(tǒng)的訓(xùn)練方法，其中，所述搜索系統(tǒng)包括由召回模型和排序模型級聯(lián)組成的端到端深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型，并且其中，所述召回模型基于雙編碼器構(gòu)造，所述排序模型基于交叉編碼器構(gòu)造，所述方法包括：接收樣本數(shù)據(jù)集，所述樣本數(shù)據(jù)集中的樣本數(shù)據(jù)包括樣本搜索請求和第一目標輸出數(shù)據(jù)集；初始化所述召回模型和所述排序模型中的多個參數(shù)；對于每一個樣本數(shù)據(jù)，執(zhí)行如下操作：由所述召回模型中的第一編碼器將該樣本數(shù)據(jù)中的樣本搜索請求轉(zhuǎn)換為第一請求語義向量；由所述召回模型中的第二編碼器分別將不同類型的多個候選數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的多個第一數(shù)據(jù)語義向量，其中，所述不同類型的多個候選數(shù)據(jù)至少包括文本、圖片和視頻；分別計算所述第一請求語義向量和所述多個第一數(shù)據(jù)語義向量之間的第一相似度，以獲取第一數(shù)量的第一數(shù)據(jù)語義向量，其中，所述第一數(shù)量的第一數(shù)據(jù)語義向量與所述第一請求語義向量的第一相似度均滿足預(yù)設(shè)條件；依次將所述樣本搜索請求和與所述第一數(shù)量的第一數(shù)據(jù)語義向量中的每一個第一數(shù)據(jù)語義向量相對應(yīng)的候選數(shù)據(jù)作為第一聯(lián)合輸入值輸入到所述排序模型的交叉編碼器中，以對分別與所述第一數(shù)量的第一數(shù)據(jù)語義向量相對應(yīng)的候選數(shù)據(jù)進行排序；基于經(jīng)排序的候選數(shù)據(jù)和所述第一目標輸出數(shù)據(jù)集，計算損失函數(shù)；以及基于所述損失函數(shù)調(diào)整所述召回模型和所述排序模型中的多個參數(shù)。

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