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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院);山东山科智能科技有限公司;山东首瀚信息科技有限公司;山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利基于预训练的分类模型的可解释文本分类方法及系统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：CN121071155B 。

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：202511631177.6，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权基于预训练的分类模型的可解释文本分类方法及系统是由刘祥志;李明豪;刘乘胜;张鹏;焦少波;乔友为;贾皓宇;侯冬冬;吴晓明设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于预训练的分类模型的可解释文本分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于预训练的分类模型的可解释文本分类方法及系统，涉及文本智能分类技术领域。该方法包括步骤：获取已知且标注的文本数据构成数据集，并对数据集进行预处理；构建包括预训练嵌入层、稀疏特征层和分类器的分类模型，预训练嵌入层用于将输入数据转换为稠密嵌入向量，稀疏特征提取层用于将稠密嵌入向量转换为稀疏特征向量；利用数据集对分类模型进行训练，并利用双API机制进行语义解析，利用双层锚点验证机制进行可靠性计算；利用训练后的分类模型对待检测的文本信息进行分类，得到可解释性的文本分类结果。本发明能够实现可解释、可验证与可追溯的文本分类。

本发明授权基于预训练的分类模型的可解释文本分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于预训练的分类模型的可解释文本分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取已知且标注的文本数据构成数据集，并对数据集进行预处理； 构建包括预训练嵌入层、稀疏特征层和分类器的分类模型，预训练嵌入层用于将输入数据转换为稠密嵌入向量，稀疏特征提取层用于将稠密嵌入向量转换为稀疏特征向量； 利用数据集对分类模型进行训练，并利用双API机制进行语义解析，利用双层锚点验证机制进行可靠性计算，利用双API机制进行语义解析的具体步骤为： 统计稀疏特征向量中各维度的激活问题文本； 将各维度的激活问题的json文件通过批量调用的方式提交至第一API，获取API返回的维度高频关键词； 再将各维度高频关键词提交至第二API，获取API返回的维度语义解释，输出维度语义映射表； 利用双层锚点验证机制进行可靠性计算的具体步骤为： 根据原始映射表按类别将样本进行分组； 根据每个类别组的样本计算锚点； 将所有类别的锚点汇总，构建样本锚点库； 根据稀疏特征向量查询维度语义映射表，更新在可解释结构化文档中； 根据分类结果确定锚点库的类别，对对应类别的稀疏锚点进行相似度计算； 综合文本稀疏特征、文本稠密特征与对应类别稀疏锚点的相似度计算结果，得到最终可靠性分数； 利用训练后的分类模型对待检测的文本信息进行分类，得到可解释性的文本分类结果。

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齐鲁工业大学(山东省科学院);山东山科智能科技有限公司;山东首瀚信息科技有限公司;山东省计算中心(国家超级计算济南中心)，其通讯地址为：250000 山东省济南市长清区大学路3501号；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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