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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利文本分类方法、装置、电子设备及计算机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：CN116737933B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202310730199.2，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权文本分类方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质是由刘羲;马英宁;舒畅;陈又新设计研发完成，并于2023-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本分类方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗科技领域的人工智能技术，揭露一种基于比对学习及标签信息的文本分类方法，包括：利用预构建的文本分类模型将训练文本集中的每个训练文本转换为文本向量，及将每个训练文本对应的文本标签转换为标签向量，计算训练文本的文本向量与对应的文本标签的标签向量之间的第一损失值，计算标签向量之间的第二损失值，融合第一损失值及第二损失值，得到综合损失值，利用综合损失值调整预构建的文本分类模型的参数，直到综合损失值满足预设的训练条件时，利用训练好的文本分类模型对待分类文本进行分类。本发明还提出一种基于比对学习及标签信息的文本分类装置、电子设备及计算机可读存储介质。本发明可以提升医疗文本分类的准确性。

本发明授权文本分类方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于比对学习及标签信息的文本分类方法，其特征在于，所述方法包括： 获取预先标注好文本标签的训练文本集，利用预构建的文本分类模型依次将所述训练文本集中的每个训练文本转换为文本向量，及将每个所述训练文本对应的文本标签转换为标签向量； 依次计算每个所述训练文本的文本向量与所述训练文本对应的文本标签的标签向量之间的第一损失值，并计算每个所述标签向量之间的第二损失值，融合所述第一损失值及所述第二损失值，得到综合损失值； 将所述综合损失值输入所述预构建的文本分类模型的梯度反转层对所述预构建的文本分类模型的梯度执行反转，并调整所述预构建的文本分类模型的参数，并对参数调整后的文本分类模型进行迭代训练，直到所述综合损失值满足预设的训练条件时，得到训练好的文本分类模型及每个所述文本标签最近的标签向量； 获取待分类文本，利用所述训练好的文本分类模型根据每个所述文本标签最近的标签向量对所述待分类文本进行分类。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人平安科技(深圳)有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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