北京百度网讯科技有限公司苑浩获国家专利权
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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利文本分类模型的训练及文本分类方法、装置、设备和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：CN114741517B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202210503601.9，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权文本分类模型的训练及文本分类方法、装置、设备和介质是由苑浩设计研发完成，并于2022-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本文本分类模型的训练及文本分类方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种文本分类模型的训练及文本分类方法、装置、设备和介质，涉及深度学习和自然语言处理等领域。具体实现方案为：对获取的多个样本文本进行聚类，得到至少一个目标聚簇；根据各样本文本所属的目标聚簇，生成各样本文本对应的簇标签；采用文本分类模型对各样本文本进行第一类别预测，得到各样本文本的预测标签；根据各样本文本对应的预测标签和簇标签对文本分类模型进行第一训练。由于聚类可捕捉到样本文本中显著的语义特征，通过对多个样本文本进行聚类的方式，来生成各样本文本对应的簇标签，并基于簇标签对文本分类模型进行预训练，可以使得文本分类模型在真实训练之前，有效学习到样本文本中显著的语义信息，提升模型表现和性能。
本发明授权文本分类模型的训练及文本分类方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种文本分类模型的训练方法，所述方法包括： 获取多个样本文本，针对所述多个样本文本中的任一样本文本，对所述任一样本文本中的至少一个样本字符进行掩码，得到掩码后的样本文本，并采用所述掩码后的样本文本对文本分类模型进行第三训练； 对所述多个样本文本进行聚类，以得到至少一个目标聚簇； 根据各所述样本文本所属的目标聚簇，生成各所述样本文本对应的簇标签，其中，所述簇标签用于指示所述样本文本所属的聚簇类别； 采用经过所述第三训练的文本分类模型对各所述样本文本进行第一类别预测，得到各所述样本文本对应的预测标签； 根据各所述样本文本对应的预测标签和簇标签对所述文本分类模型进行第一训练； 采用经过第一训练后的文本分类模型对各所述样本文本进行第二类别预测，得到分类标签； 根据各所述样本文本对应的分类标签和标注的真实标签之间的差异，对经过第一训练后的文本分类模型进行第二训练。
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