中国人民解放军国防科技大学;中国人民解放军31453部队陈海文获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学;中国人民解放军31453部队申请的专利基于主题分析的开放域长文本分类方法和装置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：CN121256035B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511830784.5，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权基于主题分析的开放域长文本分类方法和装置是由陈海文;宫海涛;张翀;叶培春;吴继冰;李璇;黄宏斌;陈辉设计研发完成，并于2025-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于主题分析的开放域长文本分类方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于主题分析的开放域长文本分类方法和装置。包括：构建领域自适应词表；对原始长文本进行预处理得到净化文本；使用LDA模型构建潜在主题空间；通过语义聚类从长文本中抽取核心句群生成摘要；将摘要映射到主题空间计算关联度得分并输出主题标识；通过查询主题‑标签映射表将主题标识转换为业务分类标签。本发明有效解决长文本语义复杂和标签体系动态变化问题，提升分类准确性和扩展性。
本发明授权基于主题分析的开放域长文本分类方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于主题分析的开放域长文本分类方法，其特征在于，所述方法包括： 构建领域自适应词表；包括通用停用词表、领域停用词表和领域关键词表； 对原始长文本进行预处理；包括噪声字符去除、文本分词和基于所述领域自适应词表的停用词过滤，得到净化文本； 使用潜在狄利克雷分布模型对净化后的文本语料进行无监督训练，输出主题-词项概率分布，并由此构建潜在主题空间； 对单篇待分类长文本，通过预训练语言模型将其句子编码为语义向量，采用聚类算法对句子向量进行分组，从每个簇中选取代表性句子生成文本摘要； 将所述文本摘要映射到所述潜在主题空间，基于所述主题-词项概率分布，推断所述文本摘要的文档-主题概率分布，并以其中概率值最高的主题作为主题标识； 通过查询预先构建的可动态维护的主题-标签映射表，将所述主题标识转换为最终的业务分类标签；所述主题-标签映射表通过以下方式构建：基于训练得到的主题-词项分布，为每个主题选取概率最高的前N个词作为主题代表词，由领域专家根据所述主题代表词将其映射到预定义的业务分类标签。
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