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龙图腾网恭喜京东城市(北京)数字科技有限公司申请的专利文本分类模型的训练方法、文本分类方法及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：CN114780719B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202210311837.2，技术领域涉及：G06F16/355；该发明授权文本分类模型的训练方法、文本分类方法及装置是由孙彦苹;张钧波;任朝淦;郑宇设计研发完成，并于2022-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本分类模型的训练方法、文本分类方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种文本分类模型的训练方法、文本分类方法及装置，该文本分类模型的训练方法包括：获取样本数据集，样本数据集中包含有文本的描述信息以及文本标注的多个维度的类别标签；使用预训练词向量对样本数据集中的文本的描述信息进行预训练，确定样本数据集中的文本的初始表示信息；使用样本数据集中的文本的初始表示信息对文本分类模型进行训练；其中，文本分类模型采用对比学习对多个维度的类别标签的排列关系进行对比相关性规范。通过该方式，由于规范了不同维度的类别标签的排列关系的对比相关性，从而提高了分类模型针对多个维度的类别标签的分类性能。

本发明授权文本分类模型的训练方法、文本分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种文本分类模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本数据集，所述样本数据集中包含有文本的描述信息以及所述文本标注的多个维度的类别标签；使用预训练词向量对去除无效样本后的样本数据集中的文本的描述信息进行预训练，确定所述样本数据集中的文本的初始表示信息；使用所述样本数据集中的文本的初始表示信息对所述文本分类模型进行训练；其中，所述文本分类模型采用对比学习对所述多个维度的类别标签的排列关系进行对比相关性规范；所述文本分类模型包括表示学习网络，所述表示学习网络用于提取所述文本的初始表示信息的文本特征并得到所述文本的文本表示信息，所述表示学习网络的对比损失用于对所述文本的文本表示信息进行所述对比相关性规范；所述对比损失是根据对比三元组确定的，所述对比三元组包括样本数据集中的待训练文本、所述待训练文本的正样本和所述待训练文本的负样本。

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京东城市(北京)数字科技有限公司，其通讯地址为：100086 北京市海淀区知春路76号(写字楼)1号楼9层1-7-5号；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”。