北京百度網訊科技有限公司苑浩獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉北京百度網訊科技有限公司申請的專利文本分類模型的訓練及文本分類方法、裝置、設備和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：CN114741517B 。
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：202210503601.9，技術領域涉及：G06F18/2413；該發明授權文本分類模型的訓練及文本分類方法、裝置、設備和介質是由苑浩設計研發完成，并于2022-05-09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及文本分類方法、裝置、設備和介質在說明書摘要公布了：本公開提供了一種文本分類模型的訓練及文本分類方法、裝置、設備和介質，涉及深度學習和自然語言處理等領域。具體實現方案為：對獲取的多個樣本文本進行聚類，得到至少一個目標聚簇；根據各樣本文本所屬的目標聚簇，生成各樣本文本對應的簇標簽；采用文本分類模型對各樣本文本進行第一類別預測，得到各樣本文本的預測標簽；根據各樣本文本對應的預測標簽和簇標簽對文本分類模型進行第一訓練。由于聚類可捕捉到樣本文本中顯著的語義特征，通過對多個樣本文本進行聚類的方式，來生成各樣本文本對應的簇標簽，并基于簇標簽對文本分類模型進行預訓練，可以使得文本分類模型在真實訓練之前，有效學習到樣本文本中顯著的語義信息，提升模型表現和性能。
本發明授權文本分類模型的訓練及文本分類方法、裝置、設備和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，所述方法包括： 獲取多個樣本文本，針對所述多個樣本文本中的任一樣本文本，對所述任一樣本文本中的至少一個樣本字符進行掩碼，得到掩碼后的樣本文本，并采用所述掩碼后的樣本文本對文本分類模型進行第三訓練； 對所述多個樣本文本進行聚類，以得到至少一個目標聚簇； 根據各所述樣本文本所屬的目標聚簇，生成各所述樣本文本對應的簇標簽，其中，所述簇標簽用于指示所述樣本文本所屬的聚簇類別； 采用經過所述第三訓練的文本分類模型對各所述樣本文本進行第一類別預測，得到各所述樣本文本對應的預測標簽； 根據各所述樣本文本對應的預測標簽和簇標簽對所述文本分類模型進行第一訓練； 采用經過第一訓練后的文本分類模型對各所述樣本文本進行第二類別預測，得到分類標簽； 根據各所述樣本文本對應的分類標簽和標注的真實標簽之間的差異，對經過第一訓練后的文本分類模型進行第二訓練。
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北京百度網訊科技有限公司，其通訊地址為：100085 北京市海淀區上地十街10號百度大廈二層；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”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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