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龙图腾网恭喜深圳思谋信息科技有限公司申请的专利问答模型的训练方法、装置、计算机设备及可读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：CN119646165B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510163452.X，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权问答模型的训练方法、装置、计算机设备及可读存储介质是由张才明;刘枢;吕江波设计研发完成，并于2025-02-14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、计算机设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种问答模型的训练方法、装置、计算机设备及可读存储介质。方法包括：获得目标领域对应的训练问题和训练问题对应的训练答案；将训练问题输入初始问答模型，初始问答模型包括预训练问答网络和辅助网络；通过预训练问答网络提取训练问题的第一问题特征，通过辅助网络提取训练问题的第二问题特征；基于第一问题特征和第二问题特征确定训练问题的预测答案；辅助网络包括特征提取单元和维度控制单元；基于预测答案和训练答案，生成模型损失；基于模型损失，调整特征提取单元；基于模型损失和参考阈值，调整维度控制单元，直至满足收敛条件，得到目标领域对应的目标问答模型。采用本方法，能够实现提高问答模型的答案预测准确性。

本发明授权问答模型的训练方法、装置、计算机设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种问答模型的训练方法，其特征在于，包括：对获取的功能接口文档中各个功能接口的函数信息进行结构化处理，得到结构化文档；基于所述结构化文档中所述各个功能接口的函数说明，生成目标领域对应的训练问题和所述训练问题对应的训练答案；所述目标领域为功能接口查询领域；将所述训练问题输入初始问答模型，所述初始问答模型包括预训练问答网络和辅助网络；通过所述预训练问答网络提取所述训练问题的第一问题特征，通过所述辅助网络提取所述训练问题的第二问题特征；基于所述第一问题特征和所述第二问题特征确定所述训练问题对应的预测答案；所述辅助网络包括特征提取单元和针对所述特征提取单元的维度控制单元；所述维度控制单元包括各个对角元素；基于所述预测答案和所述训练答案，生成模型损失；基于所述模型损失，调整所述特征提取单元；基于所述模型损失和参考阈值，调整所述维度控制单元，直至满足收敛条件，得到所述目标领域对应的目标问答模型；所述参考阈值包括正向参考阈值和负向参考阈值；所述基于所述模型损失和参考阈值，调整所述维度控制单元，包括：基于所述模型损失和迭代步长，对所述维度控制单元进行梯度更新，得到中间维度控制单元；针对所述中间维度控制单元中任意一个对角元素，在所述对角元素的元素值大于所述正向参考阈值时，基于所述元素值和所述正向参考阈值之间的差值，确定所述对角元素的更新元素值；或者，在所述对角元素的元素值小于或等于所述正向参考阈值、且大于所述负向参考阈值时，将零值作为所述对角元素的更新元素值；或者，在所述对角元素的元素值小于或等于所述负向参考阈值时，基于所述元素值和所述负向参考阈值之间的差值，确定所述对角元素的更新元素值。

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