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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利文本分类方法、装置、计算机设备和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：CN113392211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202011520850.6，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权文本分类方法、装置、计算机设备和存储介质是由缪畅宇设计研发完成，并于2020-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本分类方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了文本分类方法、装置、计算机设备和存储介质，应用于自然语言处理技术领域，通过第一自然语言处理模型获取第一语言的待分类文本的第一文本特征向量；通过目标文本类型的目标嵌入向量与第二文本特征向量的相关性关系，分析第一文本特征向量和目标嵌入向量的相关性，确定待分类文本的文本类型，而第二文本特征向量由第二自然语言处理模型从第二语言的文本提取，目标嵌入向量包括目标文本类型下第二语言的文本的特征信息，所以相关性关系的准确性可得到保证，而两语言处理模型的训练任务相同，所以两文本特征向量存在近似线性映射的关系，所以基于相关性关系可准确分析出第一文本特征向量和目标嵌入向量的相关性。

本发明授权文本分类方法、装置、计算机设备和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，包括： 通过第一自然语言处理模型获取待分类文本的第一文本特征向量，其中，所述待分类文本为第一语言的文本，所述第一自然语言处理模型基于所述第一语言的第一样本文本训练得到； 获取目标文本类型的目标嵌入向量，其中，所述目标嵌入向量用于表征所述目标文本类型，且所述目标嵌入向量包括所述目标文本类型下第二语言的文本的特征信息； 通过相关性分析模型提供的所述目标嵌入向量与第二文本特征向量的相关性关系，分析所述第一文本特征向量和所述目标嵌入向量的相关性，得到相关性分析结果，其中，所述第二文本特征向量由第二自然语言处理模型对第二样本文本提取得到，所述第二样本文本为第二语言的文本，所述第二自然语言处理模型与第一自然语言处理模型的训练任务相同；所述第一文本特征向量和第二文本特征向量的关系表示为：preA＝a×preB+b，a是preA和preB之间的关系的系数，b为常量，PreA表示所述第一文本特征向量，PreB表示所述第二文本特征向量，所述第一样本文本和所述第二样本文本都映射到目标向量空间中； 根据所述相关性分析结果，确定所述待分类文本的文本类型。

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