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龙图腾网获悉深圳须弥云图空间科技有限公司申请的专利基于训练数据数据量训练文本分类模型的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：CN116628204B 。

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：202310620533.9，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权基于训练数据数据量训练文本分类模型的方法及装置是由暴宇健;汪骞设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于训练数据数据量训练文本分类模型的方法及装置在说明书摘要公布了：本公开涉及机器学习技术领域，提供了一种基于训练数据数据量训练文本分类模型的方法及装置。该方法包括：获取训练数据集，通过PromptTuning算法为训练数据集的训练数据增加标记字和标记掩码；确定PromptTuning算法处理后的训练数据集的第一数据量大小，根据第一数据量大小对文本分类模型进行训练：当第一数据量大小小于第一预设大小，冻结文本分类模型中除标记字对应的嵌入层之外的其它嵌入层的参数，仅根据标记字优化文本分类模型中标记字对应的嵌入层的参数；当第一数据量大小不小于第一预设大小，根据增加标记字和标记掩码后的训练数据优化文本分类模型中所有嵌入层的参数。

本发明授权基于训练数据数据量训练文本分类模型的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于训练数据数据量训练文本分类模型的方法，应用于文本分类领域，其特征在于，包括： 获取训练数据集，通过PromptTuning算法为所述训练数据集的训练数据增加标记字和标记掩码； 确定所述PromptTuning算法处理后的训练数据集的第一数据量大小，根据所述第一数据量大小对文本分类模型进行训练： 当所述第一数据量大小小于第一预设大小，冻结所述文本分类模型中除所述标记字对应的嵌入层之外的其它嵌入层的参数，仅根据所述标记字优化所述文本分类模型中所述标记字对应的嵌入层的参数； 当所述第一数据量大小不小于所述第一预设大小，根据增加所述标记字和所述标记掩码后的训练数据优化所述文本分类模型中所有嵌入层的参数； 根据所述第一数据量大小对文本分类模型进行训练，包括： 当所述第一数据量大小小于第一预设大小，冻结所述文本分类模型中除所述标记字对应的嵌入层之外的其它嵌入层的参数，仅根据所述标记字优化所述文本分类模型中所述标记字对应的嵌入层的参数； 当所述第一数据量大小大于等于所述第一预设大小但小于第三预设大小，将所述PromptTuning算法处理后的训练数据集划分为第一训练数据集和第二训练数据集，根据所述第一训练数据集对所述文本分类模型进行第一阶段训练：冻结所述文本分类模型中除所述第一训练数据集中所述标记字对应的嵌入层之外的其它嵌入层的参数，仅根据所述第一训练数据集中所述标记字优化所述文本分类模型中所述第一训练数据集中所述标记字对应的嵌入层的参数；根据所述第二训练数据集进行第二阶段训练：根据所述第二训练数据集中的训练数据优化所述文本分类模型中所有嵌入层的参数； 当所述第一数据量大小大于等于所述第三预设大小，根据增加所述标记字和所述标记掩码后的训练数据优化所述文本分类模型中所有嵌入层的参数。

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