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龙图腾网获悉度小满科技(北京)有限公司申请的专利一种文本分类方法、装置、设备及可读存储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：CN114741503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202210215738.4，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种文本分类方法、装置、设备及可读存储介质是由姜卫卫;杨青设计研发完成，并于2022-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种文本分类方法、装置、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种文本分类方法，该方法调用包括掩码语言模型解码器、所述语义表征器以及所述分类器的训练模型，对其中的语义表征器以及掩码语言模型解码器分类器进行参数优化训练，通过掩码语言模型解码器训练语义表征能力，可以为分类器部分提供更有效的语义表征向量，从而提升了模型的语义表征能力，这样使得模型在实际应用中的语义分类数据集上的收敛速度更快，保证了训练得到的语义表征器以及掩码语言模型解码器分类器在具有更强的分类能力的同时，又保证了其泛化性，从而提升了对于待分类文本的分类效果。本发明还公开了一种文本分类装置、设备及可读存储介质，具有相应的技术效果。

本发明授权一种文本分类方法、装置、设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种文本分类方法，其特征在于，包括： 获取待分类文本的数字序列； 调用语义表征器对所述数字序列进行向量转化，生成语义向量； 调用分类器根据所述语义向量进行语义分类计算，得到文本类别； 其中，所述语义表征器以及所述分类器为根据训练模型进行识别训练得到；所述训练模型包括：掩码语言模型解码器、所述语义表征器以及所述分类器；所述掩码语言模型解码器与所述分类器并列连接于所述语义表征器的输出端；所述语义表征器以及所述分类器的训练方法，包括： 对第一样本数据中部分字符进行符号替换后进行数字化转换得到变量样本，根据所述变量样本对所述分类器和所述掩码语言模型解码器进行联合训练，得到第一分类器和第一掩码语言模型解码器；其中，所述联合训练包括：对所述分类器的类别预测训练以及对所述掩码语言模型解码器的字符预测训练； 根据所述第一样本数据对所述第一分类器和所述语义表征器进行参数优化训练，得到第二分类器和第二语义表征器； 根据第二样本数据对所述第二分类器进行重训练，得到第三分类器； 输出所述第三分类器以及所述第二语义表征器。

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