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龍圖騰網獲悉阿里巴巴達摩院(杭州)科技有限公司申請的專利模型訓練、自然語言處理方法、裝置、設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115905282B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211377112.X，技術領域涉及：G06F16/242；該發明授權模型訓練、自然語言處理方法、裝置、設備及存儲介質是由曹榮禹;高暢;石翔;耿瑞瑩;黎檳華;黃非;李永彬設計研發完成，并于2022-11-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本模型訓練、自然語言處理方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本公開涉及一種模型訓練、自然語言處理方法、裝置、設備及存儲介質。本公開將自然語言轉化成SQL查詢語句的過程拆分為多個子任務，通過多個子任務得到的子句對機器學習模型進行訓練，使得機器學習模型對各個子任務進行學習。然后將多個子任務分別對應的任務提示詞、自然語言語句、以及數據庫模式輸入機器學習模型，使得機器學習模型輸出自然語言語句對應的結構化查詢語句。從而根據結構化查詢語句和自然語言語句對應的標準結構化查詢語句，對機器學習模型進行再次訓練，使得機器學習模型對主任務進行學習。通過這種任務拆解和組合學習的方式，使得訓練后的機器學習模型可以生成精準的SQL查詢語句，并提升了機器學習模型的泛化能力和魯棒性。

本發明授權模型訓練、自然語言處理方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種模型訓練方法，其中，所述方法包括： 獲取自然語言語句； 根據預設的多個子任務，生成多個第一序列，每個第一序列包括一個子任務對應的任務提示詞、所述自然語言語句、以及所述自然語言語句對應的數據庫模式； 將所述多個第一序列輸入待訓練的機器學習模型，使得所述機器學習模型生成多個第二序列，所述多個第一序列和所述多個第二序列一一對應，所述第二序列包括一個或多個查詢關鍵詞、以及所述一個或多個查詢關鍵詞分別對應的查詢內容，所述查詢內容是根據所述自然語言語句和所述數據庫模式生成的； 根據所述多個第二序列、以及每個第二序列中的查詢關鍵詞對應的標準查詢內容，對所述機器學習模型進行訓練； 將所述多個子任務分別對應的任務提示詞、所述自然語言語句、以及所述數據庫模式輸入所述機器學習模型，使得所述機器學習模型輸出所述自然語言語句對應的結構化查詢語句； 根據所述結構化查詢語句和所述自然語言語句對應的標準結構化查詢語句，對所述機器學習模型進行再次訓練。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人阿里巴巴達摩院(杭州)科技有限公司，其通訊地址為：310023 浙江省杭州市余杭區五常街道文一西路969號3幢5層516室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。