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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京達(dá)佳互聯(lián)信息技術(shù)有限公司申請的專利文本擴(kuò)寫模型訓(xùn)練方法以及文本擴(kuò)寫方法獲國家發(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：CN120492620B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16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：202510983250.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/335；該發(fā)明授權(quán)文本擴(kuò)寫模型訓(xùn)練方法以及文本擴(kuò)寫方法是由王甲豪;陶鑫;萬鵬飛;張迪;蓋坤設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-17向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本文本擴(kuò)寫模型訓(xùn)練方法以及文本擴(kuò)寫方法在說明書摘要公布了：本公開關(guān)于文本擴(kuò)寫模型訓(xùn)練方法以及文本擴(kuò)寫方法，訓(xùn)練方法包括基于初始模型對第一樣本文本進(jìn)行擴(kuò)寫處理，得到第一擴(kuò)寫文本；基于第一樣本文本和第一擴(kuò)寫文本調(diào)整初始模型的參數(shù)；基于調(diào)參后的初始模型對第二樣本文本進(jìn)行擴(kuò)寫處理，得到第二擴(kuò)寫文本；基于第二樣本文本和第二擴(kuò)寫文本調(diào)整調(diào)參后的初始模型的參數(shù)，直至得到中間模型；針對每一目標(biāo)樣本文本，基于中間模型對目標(biāo)樣本文本進(jìn)行擴(kuò)寫，得到多個(gè)目標(biāo)擴(kuò)寫文本；通過將每一目標(biāo)擴(kuò)寫文本輸入視頻生成模型，得到目標(biāo)樣本文本對應(yīng)的視頻生成結(jié)果；基于每一目標(biāo)樣本文本和對應(yīng)的視頻生成結(jié)果，對中間模型進(jìn)行基于視頻驗(yàn)證的訓(xùn)練，直至得到文本擴(kuò)寫模型。本公開能提升文本擴(kuò)寫模型的質(zhì)量。

本發(fā)明授權(quán)文本擴(kuò)寫模型訓(xùn)練方法以及文本擴(kuò)寫方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種文本擴(kuò)寫模型訓(xùn)練方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取第一樣本文本； 基于初始模型對所述第一樣本文本進(jìn)行擴(kuò)寫處理，得到第一擴(kuò)寫文本，所述初始模型屬于大型生成式語言模型； 基于所述第一樣本文本和所述第一擴(kuò)寫文本調(diào)整所述初始模型的參數(shù)； 獲取第二樣本文本； 基于調(diào)參后的初始模型對所述第二樣本文本進(jìn)行擴(kuò)寫處理，得到第二擴(kuò)寫文本； 基于所述第二樣本文本和所述第二擴(kuò)寫文本調(diào)整所述調(diào)參后的初始模型的參數(shù)，直至滿足第一預(yù)設(shè)條件，得到中間模型； 獲取至少一個(gè)目標(biāo)樣本文本； 針對每一所述目標(biāo)樣本文本，基于所述中間模型對所述目標(biāo)樣本文本進(jìn)行擴(kuò)寫，得到多個(gè)目標(biāo)擴(kuò)寫文本；將每一所述目標(biāo)擴(kuò)寫文本輸入視頻生成模型，生成對應(yīng)的候選視頻；對每一所述候選視頻進(jìn)行視頻質(zhì)量評估，得到對應(yīng)的視頻質(zhì)量分，所述視頻質(zhì)量分包括語義對齊參量，所述語義對齊參量用于指示所述候選視頻和對應(yīng)的目標(biāo)樣本文本的語義對齊程度；將視頻質(zhì)量分最高的候選視頻作為第一目標(biāo)視頻，將視頻質(zhì)量分最低的候選視頻作為第二目標(biāo)視頻； 基于每一所述目標(biāo)樣本文本和對應(yīng)的視頻生成結(jié)果，對所述中間模型進(jìn)行基于視頻驗(yàn)證的訓(xùn)練，直至滿足第二預(yù)設(shè)條件，得到文本擴(kuò)寫模型，所述視頻生成結(jié)果包括所述第一目標(biāo)視頻和所述第二目標(biāo)視頻。

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