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龙图腾网获悉国家计算机网络与信息安全管理中心;烟台中科网络技术研究所申请的专利短文本智能分析与分类优化方法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：CN118585608B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202410750428.1，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权短文本智能分析与分类优化方法是由段荣昌;段运强;井雅琪;王子涵;王海洋;王媛媛;吕东;任博雅;段东圣;佟玲玲;杨雪晴设计研发完成，并于2024-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本短文本智能分析与分类优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能进行自然语言处理技术领域，尤其涉及一种短文本智能分析与分类优化方法，包括以下步骤：S1：对短文本信息进行初步处理，得到初步处理后的短文本信息；S2：引入均衡负载数据分片算法将初步处理后的短文本信息进行数据分片并存储至多个节点k，利用分布式分散处理算法实现数据并行处理；S3：引入语境深度理解算法，优化短文本信息分类的准确率；S4：各节点k利用优化自然语言处理算法对分得的短文本分片数据进行智能分析，并确定其所属类别；S5：汇总并分析全部节点k上的分类结果，得到短文本信息的最终分析与分类结果，本方法提高了短文本信息处理分析与分类中的效率及准确率。

本发明授权短文本智能分析与分类优化方法在权利要求书中公布了：1.一种短文本智能分析与分类优化方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：对短文本信息进行初步处理，得到初步处理后的短文本信息； S2：引入均衡负载数据分片算法将初步处理后的短文本信息进行数据分片并存储至多个节点k，利用分布式分散处理算法实现数据并行处理； S3：引入语境深度理解算法，优化短文本信息分类的准确率； 所述步骤S3中引入语境深度理解算法的具体步骤如下： S3.1：对初步处理后的短文本分片数据构建文本衔接表示，为每个词构建一个其与上下文相关联的上下文增强嵌入表示； S3.2：为捕捉词在特定语境下的深层语义，定义特征提取函数，将上下文增强嵌入表示转换为特征向量； S3.3：将得到的所述特征向量依次执行所述步骤S4和S5进行后续的智能分析与分类； 所述上下文增强嵌入表示计算公式为： ， 其中，为上下文增强嵌入表示，为非线性激活函数；为当前目标词，为词的向量表示，捕获词的基本语义信息，为上下文窗口的大小，为根据距离调整的权重，为词的词性标注向量，为调节因子，用于平衡词向量和词性向量对上下文嵌入的贡献，为距离函数，表示与之间距离的函数，为调节因子，用于控制对上下文嵌入影响的强度，为针对的额外语义特征，为权重参数，用于调整对最终上下文嵌入的影响力度； S4：各节点k利用优化自然语言处理算法对分得的短文本分片数据进行智能分析，并确定其所属类别； 所述优化自然语言处理算法包括RoBERTa预训练的模型转换以及对向量化的短文本数据进行智能分析与分类的循环神经网络，所述循环神经网络包括RNN层、全连接层、Softmax层以及阈值判断层； S5：汇总并分析全部节点k上的分类结果，得到短文本信息的最终分析与分类结果。

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