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申请/专利权人：小红书科技有限公司
摘要：本申请实施例公开了一种模型训练方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质，通过获取图像样本和文本样本，文本样本包括多个文本单元；通过特征提取模型对文本样本进行逐层级特征提取，得到文本样本的树特征信息，树特征信息包括从文本单元到文本样本各层级上，每个节点的节点特征信息；通过特征提取模型对图像样本包含的多个图像块进行图像特征提取，得到每个图像块的图块特征信息；根据节点特征信息和图块特征信息，确定文本样本和图像样本中相匹配的文本片段和图像区域；根据相匹配的文本片段和图像区域之间的匹配度，计算损失值；基于损失值对特征提取模型进行训练，得到训练后特征提取模型，可以提高模型的特征提取能力。
主权项：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：获取图像样本和文本样本，所述文本样本包括多个文本单元；通过特征提取模型对所述文本样本进行逐层级特征提取，得到所述文本样本的树特征信息，所述树特征信息包括从文本单元到所述文本样本各层级上，每个节点的节点特征信息；通过特征提取模型对所述图像样本包含的多个图像块进行图像特征提取，得到每个图像块的图块特征信息；根据所述节点特征信息和所述图块特征信息，确定所述文本样本和所述图像样本中相匹配的文本片段和图像区域；根据所述相匹配的文本片段和图像区域之间的匹配度，计算损失值；基于所述损失值对所述特征提取模型进行训练，得到训练后特征提取模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 小红书科技有限公司 模型训练方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质
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