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龙图腾网恭喜深圳前海微众银行股份有限公司申请的专利文本分类方法、装置、设备及计算机可读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：CN111625651B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202010501097.X，技术领域涉及：G06F16/355；该发明授权文本分类方法、装置、设备及计算机可读存储介质是由周楠楠;杨海军;徐倩设计研发完成，并于2020-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本分类方法、装置、设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种文本分类方法、设备、系统及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取待分类文本，将待分类文本输入至文本分类模型中；其中，文本分类模型至少包括预训练模型，并且文本分类模型在训练过程中，预训练模型各个功能分层的学习率从输出层往输入层方向递减；控制文本分类模型对待分类文本进行处理，得到待分类文本的文本分类结果。本发明使得文本分类模型既能够学习到具体文本分类任务中的独特文本语义层次和句法层次信息，又能够发挥出预训练模型在语义层次信息、句法层次信息和词组信息挖掘上的普遍性效果，从而提升了文本分类模型进行文本分类的精度，使得采用文本分类模型对待分类文本进行分类得到的结果更加准确。

本发明授权文本分类方法、装置、设备及计算机可读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，所述方法包括以下步骤：获取待分类文本，将所述待分类文本输入至文本分类模型中；其中，所述文本分类模型至少包括预训练模型，并且在所述文本分类模型的训练过程中，所述预训练模型各个功能分层的学习率从输出层往输入层方向递减，预训练模型中包括多个依次连接的单层，预训练模型的功能分层为按照各单层在文本分析中所起的作用划分得到；控制所述文本分类模型对所述待分类文本进行处理得到所述待分类文本的文本分类结果；所述获取待分类文本，将所述待分类文本输入至文本分类模型中的步骤之前，还包括：获取待训练模型的整体学习率，根据所述整体学习率确定所述待训练模型中预训练模型各个功能分层的学习率；按照所述预训练模型各个功能分层的学习率对所述待训练模型进行训练，得到所述文本分类模型；所述根据所述整体学习率确定所述待训练模型中预训练模型各个功能分层的学习率的步骤包括：将所述整体学习率作为所述待训练模型中预训练模型与输出层距离最近的功能分层的学习率；以与输出层距离最近的功能分层的学习率为基准，以输出层方向为上方向，以输入层方向为下方向，将各功能分层对应的上一层功能分层的学习率除以预设值得到的结果，对应作为各功能分层的学习率，其中，所述预设值大于一。

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