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龙图腾网获悉鼎富智能科技有限公司申请的专利一种文本分类方法及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：CN114048290B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202111386639.4，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种文本分类方法及装置是由胡加明;李健铨;刘小康设计研发完成，并于2021-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种文本分类方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种文本分类方法及装置。其中，该方法包括：获取文本的文本表示向量与标签矩阵之间的相似度向量；获取从相似度向量到文本对应的标签之间的第一损失函数；对文本表示向量进行线性映射，得到文本的对抗向量；获取从对抗向量到文本对应的标签之间的第二损失函数；将第一损失函数和第二损失函数的结合作为文本分类模型的总损失函数，以训练文本分类模型；根据训练后的文本分类模型对未知文本进行分类。本申请实施例的技术方案，通过引入对抗训练使文本分类模型不再专注于学习某个类别的简单特征，而是学习到各个类别的共性特征，使文本分类模型学习到类别更深层次的表示，提高了文本分类模型的泛化性和鲁棒性。

本发明授权一种文本分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种文本分类方法，其特征在于，应用于文本分类模型，包括： 获取文本的文本表示向量与标签矩阵之间的相似度向量，所述标签矩阵包括多个标签向量，每个标签向量对应一个类别；所述标签矩阵通过以下任意一种方式生成：将各个类别的标签向量以随机初始化的方式生成所述标签矩阵；或者，为每个类别的标签添加一个或者多个描述文本，将各个标签的描述文本输入到语言模型，以得到对应的描述文本向量，将各个标签的所述描述文本向量构成所述标签矩阵；或者，为每个类别的标签添加至少一个高频词，将各个标签的高频词输入到语言模型，以得到对应的高频词向量，将各个标签的所述高频词向量构成所述标签矩阵；所述相似度向量为所述文本表示向量与所述标签矩阵的转置的矩阵乘积；或者，所述相似度向量为对归一化后的所述文本表示向量和归一化后的所述标签矩阵的转置的矩阵乘积；或者，所述相似度向量为所述文本表示向量与所述标签矩阵的欧式距离； 获取从所述相似度向量到所述文本对应的标签之间的第一损失函数； 对所述文本表示向量进行线性映射，得到所述文本的对抗向量； 所述对所述文本表示向量进行线性映射，得到所述文本的对抗向量，包括： 使用线性层将所述文本表示向量映射到标签数量对应的维度上，得到所述对抗向量；其中，所述对抗向量是长度等于标签数量的向量，所述对抗向量中的每个数值表示所述文本属于对应类别的概率； 获取从所述对抗向量到所述文本对应的标签之间的第二损失函数； 将所述第一损失函数和所述第二损失函数的结合作为所述文本分类模型的总损失函数，以训练所述文本分类模型； 根据训练后的所述文本分类模型对未知文本进行分类。

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