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龍圖騰網獲悉平安科技(深圳)有限公司申請的專利文本分類模型的訓練方法、裝置、電子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：CN116701629B 。

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：202310682358.6，技術領域涉及：G06F16/35；該發明授權文本分類模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質是由劉羲;周涵;舒暢;陳又新設計研發完成，并于2023-06-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本文本分類模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明涉及數字醫療領域及人工智能技術領域，應用了深度學習技術，涉及一種文本分類模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質。該方法包括：接收分類模型訓練指令；將訓練文本輸入編碼器，生成文本特征向量；利用線性層得到預設數量的文本標簽并計算出預測標簽的概率分布；對文本標簽的向量隨機初始化，將得到的隨機標簽特征向量輸入兩個自注意力層和線性層，利用算法得到混淆標簽分布，將混淆標簽分布與真實標簽分布結合得到模擬標簽分布；根據損失函數計算模擬標簽分布與預測標簽的概率分布的損失值，根據損失值調整文本分類模型的參數，得到訓練完成的文本分類模型。在醫學領域中，本發明可以提高對醫療文本分類的準確性。

本發明授權文本分類模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種文本分類模型的訓練方法，所述文本分類模型包括編碼器、第一線性層、第二線性層、第一自注意力層、第二自注意力層和損失函數，其特征在于，所述方法包括： S1、接收分類模型訓練指令，根據所述分類模型訓練指令從數據庫獲取訓練數據，所述訓練數據包括訓練文本和所述訓練文本對應的真實標簽分布； S2、將所述訓練文本輸入所述編碼器，提取所述訓練文本的文本信息特征以生成文本特征向量，使用所述第一線性層對所述文本特征向量進行處理得到預設數量的文本標簽和預測標簽的概率分布； S3、計算所述預設數量的文本標簽的向量并進行隨機初始化處理，得到多個隨機標簽特征向量，將得到的多個隨機標簽特征向量輸入所述第一自注意力層，輸出得到多個第一關聯特征向量； S4、將所述多個第一關聯特征向量和所述文本特征向量輸入所述第二自注意力層，輸出得到第二標簽特征向量； S5、通過所述第二線性層對所述第二標簽特征向量進行維度映射，得到映射后的標簽特征向量，利用SoftMax算法對所述映射后的標簽特征向量進行計算，得到混淆標簽分布，將所述混淆標簽分布與所述真實標簽分布結合得到模擬標簽分布； S6、根據所述損失函數計算所述模擬標簽分布與所述預測標簽的概率分布的損失值，若所述損失值大于或等于預設的損失閾值，則更新所述文本分類模型的參數，返回步驟S2；若所述損失值小于所述預設的損失閾值，則得到訓練完成的文本分類模型，將訓練完成的文本分類模型返回所述分類模型訓練指令的終端以供所述終端進行文本分類。

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