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龙图腾网获悉微软技术许可有限责任公司申请的专利使用图和神经网络的极限分类处理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：CN117203629B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202180094676.X，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权使用图和神经网络的极限分类处理是由K·戴夫;D·萨伊尼;A·K·詹;焦健;A·K·R·辛格;张若非;M·瓦尔马设计研发完成，并于2021-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用图和神经网络的极限分类处理在说明书摘要公布了：提供了用于学习分类器的系统和方法，该分类器用于在存在超过一百万个标签的极限分类下利用预测标签来注释文档。该学习包括接收包括作为节点的文档和标签的联合图。基于联合图的图卷积生成文档的多维向量表示即，文档表示。每个文档表示对相邻节点的依赖程度不同以容纳上下文。使用残差层对文档表示进行特征变换。基于相邻标签注意力从经变换的文档表示生成每标签文档表示。基于使用训练数据和每标签文档表示的联合学习，针对超过一百万个标签中的每个标签来训练分类器。与使用文档和标签的不相交图训练的其它分类器相比，经训练的分类器高度高效地执行。

本发明授权使用图和神经网络的极限分类处理在权利要求书中公布了：1.一种训练多个分类器的计算机实现的方法，所述方法包括： 接收联合图，其中所述联合图包括节点和有向边，并且其中每个节点是文档类型或是标签类型，并且所述图包括文档节点和标签节点； 基于所述联合图的图卷积，生成文档的多个多维向量表示，其中所述文档由所述联合图中的文档节点表示，并且其中所述文档的每个多维向量表示与相邻节点离所述联合图中的所述文档节点的不同层级对应，其中所述文档的所述多个多维向量表示包括基于离所述文档节点一跳之内的节点的第一多维向量表示、基于离所述文档节点两跳之内的节点的第二多维向量表示、基于离所述文档节点三跳之内的节点的第三多维向量表示； 使用神经网络的残差层，基于所述文档的所生成的所述多个多维向量表示，来生成所述文档的经变换的多维向量表示，其中所述残差层包括残差网络和跳跃连接； 使用标签注意力来生成所述文档的多个每标签多维向量表示，其中所述文档的每个每标签多维向量表示与多个标签中的标签对应，并且其中所述标签注意力将可变加权应用于所述文档的所述经变换的多维向量表示中的一个或多个经变换的多维向量表示，以生成所述每标签多维向量表示； 训练多个分类器，所述多个分类器中的每个分类器针对所述多个标签中的一个标签；以及 发送经训练的所述多个分类器以用于在标签预测过程中的部署。

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