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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利文本分类方法、装置、设备及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：CN116501872B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310457677.7，技术领域涉及：G06F16/355；该发明授权文本分类方法、装置、设备及介质是由朱威设计研发完成，并于2023-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本分类方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及涉及医疗领域的人工智能技术，揭露一种文本分类方法，包括：将获取的训练文本集进行向量化操作；并利用文本分类模型的多个转换层对得到的训练文本向量集进行第一特征提取；利用模型的多个旁支层对得到第一训练文本特征集进行第二特征提取；利用模型的多个分类层对得到第二训练文本特征集进行文本分类，得到预测文本分类结果；计算预测文本分类结果的损失值，并根据损失值调整文本分类模型中的参数，直至损失值满足预设阈值，得到训练完成的文本分类模型；最后利用训练完成的文本分类模型对待分类文本集进行分类，得到分类结果。本发明还提出一种文本分类装置、设备以及介质。本发明可以提高文本分类的准确性。

本发明授权文本分类方法、装置、设备及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，所述方法包括： 获取训练文本集及所述训练文本集对应的真实文本分类结果集，将所述训练文本集进行向量化操作，得到训练文本向量集； 获取预设的文本分类模型，所述预设的文本分类模型包括多个转换层、多个旁支层和多个分类层； 利用多个所述转换层对所述训练文本向量集进行第一特征提取，得到第一训练文本特征集； 利用多个所述旁支层对所述第一训练文本特征集进行第二特征提取，得到第二训练文本特征集； 利用多个所述分类层对所述第二训练文本特征集进行文本分类，得到所述第二训练文本特征集的预测文本分类结果； 根据所述真实文本分类结果集及预设损失函数，计算所述预测文本分类结果的损失值，并根据所述损失值调整所述预设文本分类模型中的参数，直至所述损失值满足预设阈值，得到训练完成的文本分类模型； 获取待分类文本集，利用所述训练完成的文本分类模型对所述待分类文本集进行分类，得到目标文本分类结果； 其中，所述利用多个所述旁支层对所述第一训练文本特征集进行第二特征提取，得到第二训练文本特征集，包括：利用多个所述旁支层中下投影层对所述第一训练文本特征集进行降维操作，得到第一训练文本特征矩阵；利用多个所述旁支层中上投影层将所述第一训练文本特征矩阵进行维度还原，得到第二训练文本特征矩阵；利用多个所述旁支层中非线性层对所述第一训练文本特征矩阵与所述第二训练文本特征矩阵进行激活，得到所述第二训练文本特征集。

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