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龙图腾网获悉北京微播易科技股份有限公司申请的专利一种数据增强方法、文本分类模型的训练方法和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：CN114491048B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202210143275.5，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种数据增强方法、文本分类模型的训练方法和装置是由张盼盼;袁一涵;林星;白兴安;徐扬设计研发完成，并于2022-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据增强方法、文本分类模型的训练方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提出一种数据增强方法、文本分类模型的训练方法和装置，涉及文本分类技术领域。为解决现有技术中文本分类的准确率较低的问题而发明。包括S10、获取文本分类的至少一个初始训练文本和对应类别；S20、根据任意第一数量初始训练文本中每个初始训练文本对应的分词数据中停用词个数，分别对该任意第一数量初始训练文本中每个初始训练文本对应的分词数据进行停用词处理，得到第一数量的增强数据；S30、判断得到的增强数据是否符合预设数据规则；如果是，执行步骤S40；否则，执行所述步骤S20；S40、将所述至少一个初始训练文本和对应类别与所有增强数据和对应类别混合，得到增强训练集。

本发明授权一种数据增强方法、文本分类模型的训练方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种数据增强方法，其特征在于，包括： S10、获取文本分类的至少一个初始训练文本和对应类别； S20、根据任意第一数量初始训练文本中每个初始训练文本对应的分词数据中停用词个数，分别对该任意第一数量初始训练文本中每个初始训练文本对应的分词数据进行停用词处理，得到第一数量的增强数据；所述停用词处理包括停用词插入、停用词删除、停用词替换和停用词交换中的一种或多种；每个增强数据的类别与对应初始训练文本的类别相同；所述第一数量为正整数，所述第一数量不大于所述至少一个初始训练文本的数量； S30、判断得到的增强数据是否符合预设数据规则； 如果是，执行步骤S40；否则，执行所述步骤S20； S40、将所述至少一个初始训练文本和对应类别与所有增强数据和对应类别混合，得到增强训练集； 对于任一初始训练文本，所述S20包括： S201、获取该初始训练文本对应的分词数据中停用词个数； S202、当停用词个数为0时，对该初始训练文本对应的分词数据进行停用词插入，得到初始增强数据； S203、当停用词个数为1时，对该初始训练文本对应的分词数据进行停用词插入、停用词删除或停用词替换，得到初始增强数据； S204、当停用词个数大于1时，对该初始训练文本对应的分词数据进行停用词插入、停用词删除、停用词替换或停用词交换，得到初始增强数据； S205、判断停用词处理的次数是否达到预设第二阈值； 如果是，执行步骤S206；否则，将该初始训练文本更新为当前初始增强数据后执行步骤S201；所述预设第二阈值为正整数； S206、将停用词处理的次数达到预设第二阈值时的初始增强数据作为对应的增强数据。

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