北京柿子人工智能科技有限公司贾林林获国家专利权
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龙图腾网获悉北京柿子人工智能科技有限公司申请的专利用于文本扩展的机器学习模型的优化方法和装置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：CN119720964B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202411871211.2，技术领域涉及：G06F40/166；该发明授权用于文本扩展的机器学习模型的优化方法和装置是由贾林林;王晓设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于文本扩展的机器学习模型的优化方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于文本扩展的机器学习模型的优化方法和装置，所述方法包括：将第一文本输入预设的第一机器学习模型中进行扩展，得到第二文本；获取所述第二文本中重复文本的样本集，并将所述样本集与第一预设文本进行比对，得到配对数据集；根据所述配对数据集训练奖励模型，并根据所述奖励模型对所述第一机器学习模型进行优化，得到第二机器学习模型；评估所述第二机器学习模型输出文本的重复问题是否减轻，并在所述第二机器学习模型输出文本的重复问题减轻的情况下，确定所述第二机器学习模型为目标机器学习模型。该方法能够显著提高扩展文本的质量，减少重复内容带来的扩展文本质量低的问题，提升用户的使用体验，并能够提高效率。
本发明授权用于文本扩展的机器学习模型的优化方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种用于文本扩展的机器学习模型的优化方法，其特征在于，所述方法包括： 将第一文本输入预设的第一机器学习模型中进行扩展，得到第二文本； 获取所述第二文本中重复文本的样本集，并将所述样本集与第一预设文本进行比对，得到配对数据集，其中，所述第一预设文本为第一文本对应的标准文本； 根据所述配对数据集训练奖励模型，并根据所述奖励模型对所述第一机器学习模型进行优化，得到第二机器学习模型； 评估所述第二机器学习模型输出文本的重复问题是否减轻，并在所述第二机器学习模型输出文本的重复问题减轻的情况下，确定所述第二机器学习模型为目标机器学习模型; 在确定所述第二机器学习模型为目标机器学习模型后，所述方法还包括： 将所述第一机器学习模型替换为所述目标机器学习模型，以对所述目标机器学习模型进行迭代优化。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京柿子人工智能科技有限公司，其通讯地址为：100080 北京市海淀区安宁庄西三条9号1幢4层3单元418；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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