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龙图腾网获悉京东方科技集团股份有限公司申请的专利向量模型训练方法、负样本生成方法、介质及设备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：CN116711015B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202280000001.9，技术领域涉及：G16B20/00；该发明授权向量模型训练方法、负样本生成方法、介质及设备是由张振中设计研发完成，并于2022-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本向量模型训练方法、负样本生成方法、介质及设备在说明书摘要公布了：本公开提供一种向量模型训练方法、负样本生成方法、存储介质及电子设备；涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获取多个RNA序列和多个蛋白质序列；向量化多个RNA序列，得到多个RNA第一向量；向量化多个蛋白质序列，得到多个蛋白质第一向量；根据RNA第一向量和蛋白质第一向量确定RNA序列和蛋白质序列之间的相互作用；计算任意两个RNA序列之间的距离，得到多个RNA‑RNA对的相似度；计算任意两个蛋白质序列之间的距离，得到多个蛋白质‑蛋白质对的相似度；根据RNA序列和蛋白质序列之间的相互作用、RNA‑RNA对的相似度和蛋白质‑蛋白质对的相似度对向量模型进行训练，并利用训练好的向量模型生成目标负样本。

本发明授权向量模型训练方法、负样本生成方法、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种向量模型训练方法，其特征在于，包括： 获取多个RNA序列和多个蛋白质序列； 向量化所述多个RNA序列，得到多个RNA第一向量； 向量化所述多个蛋白质序列，得到多个蛋白质第一向量； 根据所述RNA第一向量和蛋白质第一向量确定所述RNA序列和蛋白质序列之间的相互作用； 计算任意两个RNA序列之间的距离，得到多个RNA-RNA对的相似度； 计算任意两个蛋白质序列之间的距离，得到多个蛋白质-蛋白质对的相似度； 根据所述RNA序列和蛋白质序列之间的相互作用、RNA-RNA对的相似度和蛋白质-蛋白质对的相似度对向量模型进行训练； 其中，所述根据所述RNA第一向量和蛋白质第一向量确定所述RNA序列和蛋白质序列之间的相互作用，包括： 根据： 计算得到所述RNA序列和蛋白质序列之间存在相互作用的概率值，并根据所述概率值确定所述RNA序列和蛋白质序列之间的相互作用；其中，为模型参数，为RNA第一向量，为蛋白质第一向量； 其中，所述计算任意两个RNA序列之间的距离，得到多个RNA-RNA对的相似度，包括： 计算任意两个RNA序列之间的编辑距离，并根据所述编辑距离得到所述任意两个RNA序列的序列距离； 根据所述任意两个RNA序列的序列距离得到多个RNA-RNA对的相似度； 其中，所述计算任意两个蛋白质序列之间的距离，得到多个蛋白质-蛋白质对的相似度，包括： 将多个蛋白质序列映射至向量空间中，得到多个蛋白质向量； 计算任意两个蛋白质向量的距离得到所述多个蛋白质-蛋白质对的相似度； 其中，所述根据所述RNA序列和蛋白质序列之间的相互作用、RNA-RNA对的相似度和蛋白质-蛋白质对的相似度对向量模型进行训练，包括： 根据所述RNA序列和蛋白质序列之间的相互作用、RNA-RNA对的相似度和蛋白质-蛋白质对的相似度构建目标函数； 基于所述目标函数，利用随机梯度下降算法对所述向量模型的模型参数进行迭代更新，当满足迭代终止条件时，完成对所述向量模型的训练； 其中，所述目标函数为： 其中，表示第i个RNA序列，表示第j个RNA序列，表示第i个蛋白质序列，表示第j个蛋白质序列，表示第i个RNA第一向量，表示第i个蛋白质第一向量，α、β、γ为模型超参数，K为RNA序列和蛋白质序列的序列数目。

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