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龙图腾网获悉中国汽车技术研究中心有限公司申请的专利一种汽车标准文本的分类方法和设备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：CN121166926B 。

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：202511704736.1，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种汽车标准文本的分类方法和设备是由张琳琳;戎辉;吴含冰;华一丁;李昀峰;闫志强;陈虹运;刘洋;门玉文;任伟星设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种汽车标准文本的分类方法和设备在说明书摘要公布了：本申请涉及电数字处理技术领域，具体而言，涉及一种汽车标准文本的分类方法和设备。该方法包括获取用于对汽车文本进行分类的、基于深度学习的待训练模型；根据训练样本对所述待训练模型进行训练，得到分类模型；其中，训练样本包括关于汽车标准的输入文本和标签，所述标签包括父类别标签和子类别标签；在训练过程中，通过最小化损失函数以迭代分类模型中的参数；所述损失函数根据父类别偏差、子类别偏差和类别层级偏差来构造；将用户输入的关于汽车标准的待分类文本，输入到所述分类模型中，得到所述待分类文本所属的父类别和子类别。本申请通过神经网络模型快速、精准地进行汽车标准文本的分类。

本发明授权一种汽车标准文本的分类方法和设备在权利要求书中公布了：1.一种汽车标准文本的分类方法，其特征在于，包括： 获取用于对汽车文本进行分类的、基于深度学习的待训练模型； 根据训练样本对所述待训练模型进行训练，得到分类模型；其中，训练样本包括关于汽车标准的输入文本和标签，所述标签包括父类别标签和子类别标签； 在训练过程中，通过最小化损失函数以迭代分类模型中的参数；所述损失函数根据父类别偏差、子类别偏差和类别层级偏差来构造；所述类别层级偏差用于衡量模型预测出的父类别与子类别组合的逻辑合理性； 将用户输入的关于汽车标准的待分类文本，输入到所述分类模型中，得到所述待分类文本所属的父类别和子类别； 所述分类模型包括： 特征向量提取层，用于对用户输入的关于汽车标准的待分类文本进行特征提取，得到特征向量序列； 特征增强层，用于对特征向量序列和汽车领域知识计算词向量相似度，并对超过相似度阈值的特征向量进行特征增强； 父类别特征分支，用于将增强后的特征向量序列输入到全局注意力池化层，得到父类别特征向量序列； 子类别特征分支，用于将增强后的特征向量序列输入到门控循环单元，得到子类别特征向量序列； 父类别分类层，用于对所述父类别特征向量序列进行分类，得到预测父类别； 子类别分类层，用于对所述子类别特征向量序列进行分类，得到预测子类别。

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