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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一种文本分类方法、装置、存储介质以及电子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：CN116467451B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310459815.5，技术领域涉及：G06F16/355；该发明授权一种文本分类方法、装置、存储介质以及电子设备是由侯昶宇;王俊;王晓锐设计研发完成，并于2023-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种文本分类方法、装置、存储介质以及电子设备在说明书摘要公布了：本申请涉及智慧医疗、人工智能以及金融技术领域，公开了一种文本分类方法、装置、存储介质以及电子设备。其中，方法包括：获取若干训练样本数据；基于各所述训练样本数据以及预设第一损失函数对预设模型进行训练，生成初始文本分类模型；基于各所述训练样本数据以及预设第二损失函数对所述初始文本分类模型进行训练，生成目标文本分类模型；基于所述目标文本分类模型对待分类文本进行分类处理，得到与所述待分类文本对应的目标文本类别。本申请的文本分类方法可以提高文本分类效率，提高文本分类准确度。

本发明授权一种文本分类方法、装置、存储介质以及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种文本分类方法，其特征在于，包括： 获取若干训练样本数据； 基于各所述训练样本数据以及预设第一损失函数对预设模型进行训练，生成初始文本分类模型； 基于各所述训练样本数据以及预设第二损失函数对所述初始文本分类模型进行训练，生成目标文本分类模型； 基于所述目标文本分类模型对待分类文本进行分类处理，得到与所述待分类文本对应的目标文本类别； 所述基于各所述训练样本数据以及预设第二损失函数对所述初始文本分类模型进行训练，生成目标文本分类模型，具体包括： 基于各所述训练样本数据以及所述初始文本分类模型，获得与目标预设类别对应的第二准确率； 基于所述目标预设类别对应的平均离散程度以及所述第二准确率计算获得与所述目标预设类别对应的初始权重值；所述平均离散程度是根据各所述训练样本数据进行文本语义聚类处理后得到的离散度进行计算得到的； 初始权重值的计算数学式为： 初始权重值=1-目标预设类别平均离散程度×目标预设类别第二准确率； 基于所述第二准确率以及所述初始权重值，采用预设第二损失函数进行损失值计算处理，获得初始文本分类模型对应的第二损失值； 基于所述第二损失值进行判断； 基于判断结果获得所述目标文本分类模型； 所述基于各所述训练样本数据以及所述初始文本分类模型，获得与所述目标预设类别对应的第二准确率，具体包括： 在各所述训练样本数据中随机获取若干第一目标训练样本； 基于各所述第一目标训练样本数据采用所述初始文本分类模型进行数据处理，生成与各所述目标训练样本数据对应的第二预测标签数据； 基于各所述目标训练样本数据以及各所述第二预测标签数据进行计算处理，获得与所述目标预设类别对应的第二准确率； 所述基于所述判断结果获得所述目标文本分类模型，具体包括： 当判断结果为第二损失值大于第二预设损失值阈值时，基于所述第二损失值采用预设模型反向传播算法，对所述初始文本分类模型进行参数调整，获得当前文本分类模型； 随机获取各所述训练样本数据中的若干第二目标训练样本数据； 基于各所述第二目标训练样本数据采用第二预设损失函数循环迭代更新所述当前文本分类模型，直至当前损失值小于或者等于第二预设损失值阈值，得到所述目标文本分类模型； 当判断结果为第二损失值小于或者等于第二预设损失值阈值时，基于所述初始文本分类模型获得所述目标文本分类模型。

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