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龙图腾网恭喜有米科技股份有限公司申请的专利基于标签平滑的文本分类、分类模型训练的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：CN115329080B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202210973123.8，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权基于标签平滑的文本分类、分类模型训练的方法及装置是由黄于晏;钟艺豪设计研发完成，并于2022-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于标签平滑的文本分类、分类模型训练的方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于标签平滑的文本分类、文本分类模型训练的方法及装置，该方法通过确定待识别文本类别的文本所属的具有层级的行业对象；并将文本和行业对象中级别最低的层级存在的所有类别，输入对应标签值被平滑过的样本文本训练出的文本分类模型及预设损失层中进行分析，并将分析出的最大标签值对应的所属索引对应的类别，确定为文本的类别，能够提高文本所属具体类别的分析准确性，得到精准的多层级标签，从而使得分类出的标签能够精准表达文本含义以及便于对文本进行分类归纳，进而有利于提高文本的可利用率。

本发明授权基于标签平滑的文本分类、分类模型训练的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于标签平滑的文本分类方法，其特征在于，所述方法包括： 确定待识别文本类别的目标文本所属的目标行业对象，所述目标行业对象存在多个目标层级，所有所述目标层级中处于级别最低的所述目标层级存在多个类别，且每个所述类别的数量大于等于1； 将所述目标文本和所述目标行业对象中级别最低的所述目标层级存在的所有所述类别，输入预先训练出的文本分类模型及预设损失层中进行分析，所述文本分类模型为对应标签值被平滑过的样本文本训练出来的模型； 获取所述文本分类模型及所述预设损失层输出的分析结果，所述分析结果包括所述目标文本在级别最低的所述目标层级中每个所述类别所属索引对应的标签值，并根据每个所述类别对应的标签值，确定最大标签值对应的所属索引对应的类别，作为所述目标文本的类别； 其中，所述文本分类模型通过样本行业对象对应的样本文本集合中的所有样本文本的总损失对基础文本分类模型执行训练操作得到； 其中，对于任一所述样本文本，所述样本文本的总损失通过以下方式确定： 确定所述样本文本的每个类别与所述样本文本在级别最低的层级中所属的目标类别之间的相关性； 基于确定出的标签平滑系数、每个所述类别对应的相关性以及所有所述层级的数量，确定每个所述类别的平滑标签值； 将每个所述类别的平滑标签值，输入所述基础文本分类模型及损失层进行分析，得到每个所述类别的倾向分值； 基于每个所述类别的倾向分值及该类别的平滑标签值确定所述样本文本的总损失； 所述样本文本的总损失的计算公式如下： 式中，所述loss表示所述样本文本的总损失，pj表示第j个类别的平滑标签值，logqj表示第j个类别的平滑标签值对应的倾向分值，k表示级别最低的层级中所有类别的总数量； 每个所述层级的每个所述类别的平滑标签值的计算方式可以下所示： 式中，所述target表示在第z层级下的每个类别的平滑标签值，所述为标签平滑系数，所述N为所述样本行业对象的所有所述层级的数量，所述Nz表示标签值分配比例，所述Pz表示第z层级下对应的类别数量，所述Hzj表示求取第j个类别在第z层级的索引，所述Hzi表示求取目标类别i在第z层级的索引。

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