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龙图腾网获悉四川凉山水洛河电力开发有限公司;中国华电集团有限公司四川分公司申请的专利一种文本分类方法、系统、设备及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：CN121681836B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610191011.5，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种文本分类方法、系统、设备及介质是由刘密富;陈梦琳;任枨;吴先虎;吴清云;孙恩忠;王攀设计研发完成，并于2026-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种文本分类方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种文本分类方法、系统、设备及介质，属于文本分类技术领域。本发明获取文本中各关键词对不同类别的定向牵引强度；随后，结合关键词间语义相似度及牵引方向，计算得到关键词的张力扩散系数，将其与定向牵引强度相乘，获得第一修正定向牵引强度；同时，引入交互修正因子对定向牵引强度进行二次修正，得到第二修正定向牵引强度。在此基础上，融合两类修正定向牵引强度，并借助类别间语义距离引入非线性竞争调制，确定文本对每个类别的最终归属度。最后，通过获取第一、第二语义势能值，结合最终归属度建立分类目标函数，完成文本类别的精准判定。本发明有效强化了关键词与类别间的关联匹配度，提升了文本分类的准确性与可靠性。

本发明授权一种文本分类方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种文本分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取文本中关键词对每个类别的定向牵引强度： ， 其中，为第个关键词对第个类别的定向牵引强度，为第个类别的第个参考词的TF-ICF权重，为从第个类别对应的所有牵引值中筛选最大牵引值，为牵引值； S2、根据文本中关键词间的语义相似度，及牵引方向，获取关键词的张力扩散系数； S2包括以下分步骤： S21、计算文本中两个关键词的语义相似度； S22、根据两个关键词在同一类别的定向牵引强度，获取牵引方向； S23、根据语义相似度与牵引方向，计算关键词的张力扩散系数； S22中获取牵引方向的公式为： ， 其中，为第个关键词与第个关键词在第个类别的牵引方向，为第个关键词对第个类别的定向牵引强度，为符号函数，符号函数在括号内大于等于0时，对赋值为1，在括号内小于0时，对赋值为-1； S23中计算关键词的张力扩散系数的公式为： 其中，为第个关键词在第个类别的张力扩散系数，为第个关键词与第个关键词的语义相似度，为关键词的编号，为选取最大值，为文本中关键词的数量，为第个关键词，为第个关键词； S3、将关键词的张力扩散系数与对应定向牵引强度相乘，得到关键词对类别的第一修正定向牵引强度； S4、根据交互修正因子，对对应定向牵引强度进行修正，得到关键词对类别的第二修正定向牵引强度； S4包括以下分步骤： S41、根据两个关键词的共现权重和语义相似度，以及TF-IDF权重，计算交互修正因子； S42、将交互修正因子乘以交互影响系数，并加上1，得到关键词的全局交互增益系数； S43、将关键词的全局交互增益系数与对应定向牵引强度相乘，得到关键词对类别的第二修正定向牵引强度； S41中计算交互修正因子的公式为： ， 其中，为第个关键词对第个类别的交互修正因子，为第个关键词与第个关键词在第个类别的共现权重，为第个关键词的TF-IDF权重，为第1个关键词的TF-IDF权重，为第个关键词的TF-IDF权重，max为取最大值； S5、将第一修正定向牵引强度与第二修正定向牵引强度进行融合，再通过类别间语义距离引入非线性竞争调制，得到文本对每个类别的最终归属度； S5包括以下分步骤： S51、将关键词的归一化TF-IDF权重与第一修正定向牵引强度相乘，得到第一强化值； S52、将关键词的归一化TF-IDF权重与第二修正定向牵引强度相乘，得到第二强化值； S53、将第二强化值和第一强化值相加并取均值，得到综合强化值； S54、对所有关键词的综合强化值在类别维度求和，得到文本对每个类别的初始归属度； S55、根据各个类别的参考词集合，计算任意两个类别间的语义距离； S56、根据语义距离，对文本的各类别的初始归属度进行非线性竞争调制，得到文本对各类别的最终归属度； S56中最终归属度的计算公式为： ， 其中，为文本对第个类别的最终归属度，为指数函数，为第个类别与第个类别的语义距离，为文本对第个类别的初始归属度，为文本对第个类别的初始归属度，为防止分母为0的参数，为竞争强度系数，为类别的数量，和为类别的编号； S6、分别获取第一语义势能值和第二语义势能值，并结合最终归属度，建立分类目标函数，得到文本的类别； S6包括以下分步骤： S61、根据文本中各关键词对应的第一强化值，计算第一语义势能值； S62、根据文本中各关键词对应的第二强化值，计算第二语义势能值； S63、将最终归属度、第一语义势能值和第二语义势能值加权，得到分类目标函数； S64、根据分类目标函数，通过计算所有类别的判决值，将判决值最大的类别确定为文本的所属类别； S61中计算第一语义势能值的公式为： ， 其中，为文本对第个类别的第一语义势能值，为文本中关键词的数量，为第个关键词对第个类别的第一强化值，为个的方差； S62中计算第二语义势能值的公式为： ， 其中，为文本对第个类别的第二语义势能值，为第个关键词对第个类别的第二强化值，为个的方差。

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