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龙图腾网获悉中国传媒大学申请的专利一种新闻内容核心导向标注方法、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：CN120470127B 。

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：202510948263.3，技术领域涉及：G06F16/355；该发明授权一种新闻内容核心导向标注方法、设备及介质是由冯爽;王永滨;范伟健;周星贝设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种新闻内容核心导向标注方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种新闻内容核心导向标注方法、设备及介质，涉及电数字数据处理技术领域。方法包括：将预设的新闻文本数据集划分为已标注文本示例池和未标注文本数据集；对未标注文本数据集进行初步标注，得到弱标注文本数据集；从弱标注文本数据集中筛选目标置信样本，并通过预设的筛选策略，基于目标置信样本，生成带有目标伪标签的目标样本集合；并根据语义近邻样本构建对话提示模板，以基于预设的macBERT模型，通过对话提示模板，输出弱标注文本数据集对应的精炼伪标签；将目标样本集合和待精炼文本作为训练集输入到macBERT模型中进行训练，得到训练完成的文本分类模型，并通过文本分类模型，输出待标注新闻的核心导向标注。

本发明授权一种新闻内容核心导向标注方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种新闻内容核心导向标注方法，其特征在于，所述方法包括： 根据携带有人工标注核心导向的文本示例，将预设的新闻文本数据集划分为已标注文本示例池和未标注文本数据集； 将所述新闻文本数据集转换为嵌入向量，通过预设的大模型，根据所述已标注文本示例池对应的第一嵌入向量和所述未标注文本数据集对应的第二嵌入向量之间的语义相似度，对所述未标注文本数据集进行初步标注，得到弱标注文本数据集； 基于交叉熵损失和高斯混合模型，从所述弱标注文本数据集中筛选目标置信样本，并通过预设的筛选策略，基于所述目标置信样本，生成带有目标伪标签的目标样本集合； 确定所述弱标注文本数据集中未列入所述目标样本集合的待精炼文本，从所述已标注文本示例池中检索所述待精炼文本的语义近邻样本，并根据所述语义近邻样本构建对话提示模板，以基于预设的macBERT模型，通过所述对话提示模板，输出所述弱标注文本数据集对应的精炼伪标签； 将所述目标样本集合和所述待精炼文本作为训练集输入到所述macBERT模型中进行训练，得到训练完成的文本分类模型，并通过所述文本分类模型，输出待标注新闻的核心导向标注； 通过预设的筛选策略，基于所述目标置信样本，生成带有目标伪标签的目标样本集合，具体包括： 将所述目标置信样本按照其对应伪标签的类别，划分为若干目标置信样本子集； 针对所述目标置信样本子集，筛选出对应交叉熵损失值处于预设范围的清洁数据集； 对所述清洁数据集进行k-medoids聚类，从聚类后得到的各簇中，选取中心点作为代表样本； 根据各类别对应的代表样本，构建目标样本集合，对所述目标样本集合进行混合，基于混合后得到的混合样本以及混合伪标签，对所述目标置信样本的伪标签进行优化，得到带有目标伪标签的目标样本集合。

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