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龍圖騰網獲悉阿里巴巴(中國)有限公司申請的專利對象匹配方法、模型訓練方法、產品匹配方法和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：CN114860874B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202210435314.9，技術領域涉及：G06F16/334；該發明授權對象匹配方法、模型訓練方法、產品匹配方法和存儲介質是由陳犇;金林波;蔣文設計研發完成，并于2022-04-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本對象匹配方法、模型訓練方法、產品匹配方法和存儲介質在說明書摘要公布了：本申請公開了一種對象匹配方法、模型訓練方法、產品匹配方法和存儲介質。其中，該方法包括：獲取對象搜索請求和目標對象的描述信息；利用語義匹配模型對多個檢索關鍵詞和描述信息進行語義匹配，得到對象搜索請求與目標對象的目標匹配結果。本申請在模型的訓練過程中借助對抗訓練提升模型對關鍵詞堆疊文本冗余信息的抗干擾能力，而且，在對抗訓練的過程中融合了對比學習增強模型對正負樣本的區分，提升對象搜索請求和目標對象的描述信息的表征能力，從而可以達到提高語義匹配模型對細微語義的識別能力并提高魯棒性，進而達到提高模型識別準確率的技術效果，解決了現有技術中語義匹配模型識別準確率較低的技術問題。

本發明授權對象匹配方法、模型訓練方法、產品匹配方法和存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種對象匹配方法，其特征在于，包括： 獲取對象搜索請求和目標對象的描述信息，其中，所述對象搜索請求由多個檢索關鍵詞疊加生成； 利用基于第一損失函數和第二損失函數對預訓練模型進行訓練得到的語義匹配模型，對所述多個檢索關鍵詞和所述描述信息進行語義匹配，得到所述對象搜索請求與所述目標對象的目標匹配結果，其中，所述語義匹配模型通過訓練樣本的第一匹配結果和對抗樣本的第二匹配結果對預訓練模型進行訓練得到，所述第一損失函數基于所述第二匹配結果和所述訓練樣本的預設匹配結果生成，所述第二損失函數基于所述第一匹配結果和所述第二匹配結果生成，所述對抗樣本通過在所述訓練樣本上疊加噪聲數據生成，所述第一匹配結果通過第一匹配模型對所述訓練樣本進行處理所得到，所述第二匹配結果通過第二匹配模型對所述對抗樣本進行處理所得到，所述第一匹配模型和所述第二匹配模型分別采用兩個不同的丟棄率對所述預訓練模型中的部分神經元進行丟棄所得到。

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(中國)有限公司，其通訊地址為：311121 浙江省杭州市余杭區五常街道文一西路969號3幢5層554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”。