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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利文本分类模型的训练方法、文本分类方法及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：CN116862020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310842676.4，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权文本分类模型的训练方法、文本分类方法及装置是由张丽;杜悦艺;孙亚生设计研发完成，并于2023-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本分类模型的训练方法、文本分类方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种文本分类模型的训练方法、文本分类方法及装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自然语言处理、机器学习等技术领域。实现方案为：获取样本集；基于样本集对第一文本分类模型的参数进行至少一次调整，以得到经训练的第二文本分类模型，每一次调整包括：利用当前样本集的第一子集调整当前第一文本分类模型的参数，得到调整后的文本分类模型；利用当前样本集的第二子集确定调整后的文本分类模型的各第一输出类别的第一评价值；响应于任一第一输出类别的第一评价值小于阈值，从当前样本集中删除类别标签为该第一输出类别的样本；响应于各第一输出类别的第一评价值均大于或等于阈值，将调整后的文本分类模型确定为第二文本分类模型。

本发明授权文本分类模型的训练方法、文本分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种文本分类模型的训练方法，包括： 获取样本集，其中，所述样本集包括多个样本，所述多个样本中的每个样本包括样本文本和所述样本文本的类别标签，其中，所述类别标签为数据库中的字段的标识，具有所述类别标签的样本文本为所述字段下的示例性数据项；以及 基于所述样本集，对第一文本分类模型的参数进行至少一次调整，以得到经训练的第二文本分类模型， 其中，所述至少一次调整中的每一次调整包括： 利用当前样本集的第一子集调整当前第一文本分类模型的参数，以得到调整后的第一文本分类模型； 利用所述当前样本集的第二子集确定所述调整后的第一文本分类模型的多个第一输出类别各自的第一评价值，其中，所述第二子集与所述第一子集不相交，所述第一评价值指示所述调整后的第一文本分类模型对相应第一输出类别的分类效果； 响应于所述多个第一输出类别中的任一第一输出类别的第一评价值小于阈值，从所述当前样本集中删除类别标签为第一输出类别并且所述第一输出类别的第一评价值小于所述阈值的样本，并利用删除后的样本集执行针对所述第一文本分类模型的参数的下一次调整，以使得所述第一文本分类模型不输出第一评价值小于所述阈值的第一输出类别； 响应于所述多个第一输出类别各自的第一评价值均大于或等于所述阈值，将所述调整后的第一文本分类模型确定为所述第二文本分类模型。

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