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龙图腾网获悉京东科技信息技术有限公司申请的专利一种日志分类方法、装置、电子设备及存储介质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：CN115982366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310077768.8，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种日志分类方法、装置、电子设备及存储介质是由李东江;张静;张宪波;杨继成设计研发完成，并于2023-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种日志分类方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种日志分类方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取待分类日志，提取所述待分类日志对应的日志模板；基于所述日志模板中各词、各所述词的词性和词位置确定所述日志模板的特征向量；基于预先训练的日志分类模型对所述特征向量进行分类处理，得到所述待分类日志的分类结果。上述技术方案考虑到词性和词位置对日志分类的影响，将词性和词位置添加到特征向量中，最大程度的提取日志特征，提高了日志分类的准确性，并且通过预先训练日志分类模型对特征向量进行分类处理，得到分类结果，能够及时的对待分类特征进行日志分类，提高日志分类的时效性。

本发明授权一种日志分类方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种日志分类方法，其特征在于，包括： 获取待分类日志，提取所述待分类日志对应的日志模板； 基于所述日志模板中各词、各所述词的词性和词位置确定所述日志模板的特征向量； 基于预先训练的日志分类模型对所述特征向量进行分类处理，得到所述待分类日志的分类结果； 所述日志分类模型的训练过程包括： 迭代执行如下训练过程，直到满足训练结束条件，将训练完成的学生模型确定为日志分类模型： 获取样本日志，并提取所述样本日志的样本日志模板； 基于所述样本日志模板分别确定教师模型和学生模型的输入信息； 将所述学生模型的输入信息输入至所述学生模型，得到不同温度参数下的训练分类结果，以及，将所述教师模型的输入信息输入至所述教师模型，得到教师分类结果；其中，所述教师模型为已训练好且未进行微调的Bert模型，所述学生模型为TextCNN模型； 基于所述教师分类结果和第一温度参数下的训练分类结果确定第一损失项； 基于所述样本日志的分类标签和第二温度参数下的训练分类结果确定第二损失项； 基于所述第一损失项和所述第二损失项确定损失函数； 基于所述损失函数对所述学生模型进行模型参数的调节； 其中，所述提取所述待分类日志对应的日志模板之后，所述方法还包括： 将所述日志模板与已分类模板进行匹配； 若匹配成功，则基于匹配成功的已分类模板的分类结果确定所述待分类日志的分类结果。

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