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龍圖騰網(wǎng)恭喜四川啟睿克科技有限公司申請的專利一種簡單易用的增量學習文本分類方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116127065B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211618549.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/35；該發(fā)明授權(quán)一種簡單易用的增量學習文本分類方法及系統(tǒng)是由楊蘭;周興發(fā);饒璐;孫銳;展華益設計研發(fā)完成，并于2022-12-15向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種簡單易用的增量學習文本分類方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種簡單易用的增量學習文本分類方法及系統(tǒng)，該方法通過將文本分類任務轉(zhuǎn)化為基于預訓練模型的掩碼語言任務，結(jié)合提示模板和標簽詞映射函數(shù)，設計了一種增量學習文本分類模型，該模型在增量學習中可以不改變模型原有的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，減少人工介入，同時學習新、舊類別數(shù)據(jù)，降低了模型增量學習難度。

本發(fā)明授權(quán)一種簡單易用的增量學習文本分類方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種簡單易用的增量學習文本分類方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、獲取已標注的原始分類數(shù)據(jù)集Dori，類別集合為Yn，并將原始分類數(shù)據(jù)集Dori轉(zhuǎn)化為帶提示模板的MLM訓練樣本集；S11、制定提示模板prompt；S12、構(gòu)建標簽詞映射函數(shù)f，通過標簽詞映射函數(shù)f將類別集合Yn中的類別映射為類別標簽，形成類別標簽集合Ln；S13、基于所述提示模板prompt和標簽詞映射函數(shù)f，將原分類文本轉(zhuǎn)換為包含掩碼填寫位置[MASK]的帶提示模板數(shù)據(jù)，所述掩碼填寫位置[MASK]用于填寫與待分類文本匹配的類別標簽；S2、將文本分類任務轉(zhuǎn)化掩碼語言任務，搭建MLM模型，模型后續(xù)以M表示，作為分類模型，并基于上述原始MLM訓練樣本集Tn進行模型初始訓練，將訓練完成的分類模型標記為Mn；S3、從原始分類數(shù)據(jù)集Dori中篩選信息內(nèi)容豐富的歷史數(shù)據(jù)集Dold；S31、對原始分類數(shù)據(jù)Dori做特征提取，將原始MLM訓練樣本Tn輸入至已訓練完成的模型M中，將模型輸出的[CLS]向量表示作為輸入樣本的特征；S32、基于提取的樣本特征表示，對樣本進行聚類；S33、挑選典型樣本Dold，對聚類后的每一個簇進行處理，計算樣本與簇心的歐式距離，將靠近簇心的Top-K個樣本作為代表性樣本挑選出來進行存儲；S4、搜集新增類別數(shù)據(jù)集Dnew，并和歷史數(shù)據(jù)集Dold匯總，形成新的訓練數(shù)據(jù)集Dt，并將Dt轉(zhuǎn)換為帶提示模板的MLM訓練樣本集Tn+1；S5、基于所述新的MLM訓練樣本Tn+1對分類模型Mn進行增量訓練，得到可以預測新、舊類別數(shù)據(jù)的新模型Mn+1。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人四川啟睿克科技有限公司，其通訊地址為：610000 四川省成都市中國(四川)自由貿(mào)易試驗區(qū)成都高新區(qū)天府四街199號1棟33層；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。