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龙图腾网获悉湖北大学申请的专利一种多通道特征协同文本分类方法及系统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：CN119938914B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510004928.5，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种多通道特征协同文本分类方法及系统是由蒋碧波;吴叶明;李晨宇;司念;黄健辉;杨超设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多通道特征协同文本分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于但不限于文本分类技术领域，尤其涉及一种多通道特征协同文本分类方法及系统，包括：在编码阶段，首先将目标文本信息输入多通道特征协同模块，通过两个独立的编码器分别提取具有不同位置信息侧重的特征向量；这些特征经过特征处理模块处理，得到输出特征；在对文本进行分类之前，输出特征还需经过阈值调优策略模块进行筛选判断。在对输入文本进行特征提取前，关注标签信息与文本信息之间的关联，建立多通道对文本信息进行挖掘。同时，基于阈值调优策略，对模型难以理解的语义模糊文本和易于理解的语义简单文本分别处理，进一步提高模型的泛化能力与分类性能，四个公开数据集上的实验结果证明，FSTTS模型具有较好的泛化性和有效性。

本发明授权一种多通道特征协同文本分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多通道特征协同文本分类方法，其特征在于，包括： S1、特征提取：在编码阶段，将目标文本信息输入多通道特征协同模块，通过两个独立的编码器分别提取具有不同位置信息侧重的特征向量，其中，第一个编码器提取全局语义特征，第二个编码器提取局部上下文特征； S2、特征处理：将所述特征向量输入特征处理模块，对来自两个通道的特征向量进行融合和优化，通过特征对齐、加权或降维方法生成统一的输出特征； S3、阈值调优：将所述输出特征输入阈值调优策略模块，基于预设的阈值条件筛选有效特征，过滤噪声或冗余信息，得到优化后的特征； S4、分类决策：将优化后的特征输入分类器，对目标文本进行分类，生成分类结果； 阈值调优策略基于上下阈值进行判断，动态调整对语义模糊文本与语义简单文本的界定；通过阈值筛选函数，针对这两类文本的差异采取不同的决策，以提高模型的理解能力，这种处理方式在形式上更符合人类思维习惯，并通过实验验证了该方法的有效性； 语义模糊文本筛选策略如公式15所示，表示模糊类别筛选阈值，即阈值调优策略模块的上阈值；假设第个文本是语义模糊文本，将其损失函数表示为，对于满足公式的语义模糊文本，模型将采用再次学习的方法，加深模型对该类文本的理解； 15 同理，语义简单文本类别筛选阈值为阈值调优模块的下阈值，为了避免模型的拟合过于偏向对语义简单文本，筛选出的语义简单文本将跳出本d次训练，语义简单文本筛选策略如式16所示： 16 当阈值筛选函数的上阈值取值为1.10，下阈值取值为0.93时，模型在SST-2数据集上准确率提升效果最优。

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