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龙图腾网恭喜腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利文本分类方法、装置、电子设备及存储介质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：CN113392210B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202011381206.5，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权文本分类方法、装置、电子设备及存储介质是由唐亚腾;钟滨;徐进;王志平设计研发完成，并于2020-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本分类方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及计算机领域，特别涉及人工智能技术领域，公开了一种文本分类方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待识别的文本信息，将所述文本信息输入到已训练的第一文本分类模型中，得到目标词向量矩阵；再对各个目标词向量进行语义挖掘处理得到对应的语义特征，最后基于各个语义特征得到目标预测分类结果；而第一文本分类模型是基于第一损失值和第二损失值进行参数调整后得到的，第一损失值为预测分类结果与实际分类结果之间的误差值，第二损失值为两次预测分类结果之间的误差值。使用两种损失值调整第一文本分类模型的参数，让第一文本分类模型的预测分类结果趋近于实际分类结果和另一个预测分类结果，进一步提高模型的分类准确率。

本发明授权文本分类方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种文本分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别的文本信息；将所述文本信息输入到已训练的第一文本分类模型中，得到所述文本信息对应的目标词向量矩阵；对各个目标词向量进行语义挖掘处理得到对应的语义特征；基于各个语义特征，获得所述文本信息的目标预测分类结果；其中，所述第一文本分类模型是基于第一损失值和第二损失值进行参数调整后得到的，所述第一损失值为所述第一文本分类模型预测的一个第一训练样本的第一预测分类结果与相应训练样本的第一实际分类结果之间的误差值，所述第二损失值为两个文本分类模型对同一第一训练样本预测的两次预测分类结果之间的误差值；其中，采用第二训练数据集循环迭代训练第二文本分类模型，直至满足预设的收敛条件为止，获得训练完毕的一个第二文本分类模型，每次迭代包括：获取所述第二训练数据集的一个第二训练样本，所述第二训练数据集包含来自同一数据源的第二训练样本，一个第二训练样本包含第二文本信息和第二文本信息的第二实际分类结果；获得所述一个第二文本分类模型预测所述第二文本信息的第三预测分类结果，并基于所述第三预测分类结果与所述第二实际分类结果之间的第三损失值，对所述一个第二文本分类模型进行参数调整。

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