買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網恭喜京東城市(北京)數字科技有限公司申請的專利文本分類模型的訓練方法、文本分類方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114780719B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210311837.2，技術領域涉及：G06F16/355；該發明授權文本分類模型的訓練方法、文本分類方法及裝置是由孫彥蘋;張鈞波;任朝淦;鄭宇設計研發完成，并于2022-03-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本文本分類模型的訓練方法、文本分類方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請實施例提供一種文本分類模型的訓練方法、文本分類方法及裝置，該文本分類模型的訓練方法包括：獲取樣本數據集，樣本數據集中包含有文本的描述信息以及文本標注的多個維度的類別標簽；使用預訓練詞向量對樣本數據集中的文本的描述信息進行預訓練，確定樣本數據集中的文本的初始表示信息；使用樣本數據集中的文本的初始表示信息對文本分類模型進行訓練；其中，文本分類模型采用對比學習對多個維度的類別標簽的排列關系進行對比相關性規范。通過該方式，由于規范了不同維度的類別標簽的排列關系的對比相關性，從而提高了分類模型針對多個維度的類別標簽的分類性能。

本發明授權文本分類模型的訓練方法、文本分類方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種文本分類模型的訓練方法，其特征在于，所述方法包括：獲取樣本數據集，所述樣本數據集中包含有文本的描述信息以及所述文本標注的多個維度的類別標簽；使用預訓練詞向量對去除無效樣本后的樣本數據集中的文本的描述信息進行預訓練，確定所述樣本數據集中的文本的初始表示信息；使用所述樣本數據集中的文本的初始表示信息對所述文本分類模型進行訓練；其中，所述文本分類模型采用對比學習對所述多個維度的類別標簽的排列關系進行對比相關性規范；所述文本分類模型包括表示學習網絡，所述表示學習網絡用于提取所述文本的初始表示信息的文本特征并得到所述文本的文本表示信息，所述表示學習網絡的對比損失用于對所述文本的文本表示信息進行所述對比相關性規范；所述對比損失是根據對比三元組確定的，所述對比三元組包括樣本數據集中的待訓練文本、所述待訓練文本的正樣本和所述待訓練文本的負樣本。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人京東城市(北京)數字科技有限公司，其通訊地址為：100086 北京市海淀區知春路76號(寫字樓)1號樓9層1-7-5號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。