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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于粒球和度量学习的对抗攻击文本分类方法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：CN119621980B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411672547.6，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于粒球和度量学习的对抗攻击文本分类方法是由刘琳萍;夏书银;王泽丽;蒲天豪设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于粒球和度量学习的对抗攻击文本分类方法在说明书摘要公布了：本发明属于自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于粒球和度量学习的对抗攻击文本分类方法，包括：获取待分类文本，将待分类文本输入训练好的编码模块，得到待分类文本的语义向量表示；将待分类文本的语义向量表示映射到训练好的粒球空间，得到粒球中心，将粒球中心对应的语义向量表示输入分类器，得到分类结果；本发明使用粒球聚类将同类文本的语义向量表示聚合到一个粒球中，得到粒球空间，再将待分类文本的语义向量表示映射到粒球空间中获取对应的粒球中心，通过利用对应的粒球中心进行分类来消除对抗样本的影响，较于现有技术，提高了模型在攻击情况下分类器的准确性。

本发明授权一种基于粒球和度量学习的对抗攻击文本分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于粒球和度量学习的对抗攻击文本分类方法，其特征在于，包括：获取待分类文本，将待分类文本输入训练好的编码模块，得到待分类文本的语义向量表示；将待分类文本的语义向量表示映射到训练好的粒球空间，得到粒球中心，将粒球中心对应的语义向量表示输入分类器，得到分类结果；编码模块、粒球空间以及分类器的训练过程包括： S1、获取文本数据集，对文本数据集中的文本进行预处理，得到预处理后的文本； S2、将预处理后的文本输入编码模块进行编码，得到文本的语义向量表示； S3、利用粒球计算对所有文本的语义向量表示进行有监督聚类，生成粒球空间，粒球空间包括多个粒球及其对应的粒球中心； S4、将每个文本所在粒球的粒球中心对应的语义向量分别表示输入分类器，得到每个文本的分类结果； S5、根据所有文本的语义向量表示构建每个文本的样本对，根据每个文本的样本对和分类结果计算损失函数值，根据损失函数值更新编码模块和分类器的参数，当损失函数值最小时，得到最终训练好的编码模块、粒球空间以及分类器； 对所有文本的语义向量表示进行有监督聚类包括： S31、将所有文本的语义向量表示组合为一个粒球，设定纯度阈值和质量阈值； S32、从所有粒球中随机选取一个粒球og，计算粒球og的纯度，判断粒球og纯度是否小于纯度阈值，若是则对粒球og执行步骤S33；否则，计算粒球og的质量，并判断粒球og的质量是否达到质量阈值，若是则执行步骤S35；否则，执行步骤S34； S33、遍历粒球og中的每一个语义向量表示对应的类别标签，得到标签数量k，通过K-means聚类算法将粒球og划分成k个粒球，再执行步骤S32； S34、将质量没有达到质量阈值且标签相同的粒球聚合成一个粒球，再执行步骤S32； S35、判断是否所有粒球的质量都达到质量阈值，若是，则将所有粒球组合成粒球空间；否则，粒球og不变，并对其余粒球执行步骤S32； 粒球的纯度为粒球中与粒球标签相同的语义向量表示的占比，粒球的标签为粒球中语义向量表示最多的标签；粒球的质量为粒球中语义向量表示的个数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人重庆邮电大学，其通讯地址为：400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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