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龍圖騰網恭喜濟南大學申請的專利一種基于多信息過濾編碼的多標簽文本分類方法及系統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：CN115168566B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15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：202210914791.3，技術領域涉及：G06F16/335；該發明授權一種基于多信息過濾編碼的多標簽文本分類方法及系統是由馬坤;李樂平;紀科;陳貞翔;楊波設計研發完成，并于2022-08-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多信息過濾編碼的多標簽文本分類方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多信息過濾編碼的多標簽文本分類方法及系統，該方法包括：獲取包含標簽的文本訓練集；基于文本訓練集，得到文本和標簽的單詞向量；通過多信息過濾編碼進行文本信息和標簽信息的過濾和特征提取，得到過濾的文本特征和標簽特征；通過過濾的文本特征和過濾的標簽特征交互，結合過濾的文本特征，得到最終文本向量表示，以此訓練多標簽文本分類模型；利用訓練好的多標簽文本分類模型對待分類文本數據集進行多標簽文本分類。本發明通過過濾文本信息和標簽信息的噪音及冗余信息，分別在文本空間和標簽空間提取過濾信息中的語義特征，通過過濾的語義特征的交互，捕獲更多與分類相關的信息，提高多標簽文本分類的精度。

本發明授權一種基于多信息過濾編碼的多標簽文本分類方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于多信息過濾編碼的多標簽文本分類方法，其特征是，包括：獲取待分類的文本數據集和包含多標簽的文本訓練集；對文本訓練集中的文本和文本訓練集所對應標簽集合中的標簽分別進行向量化，得到文本的單詞向量和標簽的單詞向量；基于文本和標簽的向量表示，通過多信息過濾編碼進行文本信息和標簽信息的過濾和特征提取，得到過濾的文本特征和過濾的標簽特征，包括：基于文本的單詞向量，通過文本信息過濾編碼進行文本信息的過濾和特征提取，得到過濾的文本特征，具體步驟為：基于文本的單詞向量，通過快速傅里葉轉換將單詞向量轉換至頻域；在頻域內調制頻譜，對文本的單詞向量進行過濾，得到過濾后的文本信息；通過逆向快速傅里葉轉換將過濾后的文本信息轉換至時域并更新其表示；基于文本的單詞向量和過濾并更新的文本信息，依次進行殘差連接、Dropout和層標準化操作，得到過濾的文本向量；基于過濾的文本向量，通過多層感知處理，得到初始過濾的文本特征；基于過濾的文本向量和初始過濾的文本特征，依次進行殘差連接、Dropout和層標準化操作，得到過濾的文本特征；基于標簽的單詞向量，通過標簽信息過濾編碼進行標簽信息的過濾和特征提取，得到過濾的標簽特征，具體步驟為：基于標簽的單詞向量，通過快速傅里葉轉換將單詞向量轉換至頻域；在頻域內調制頻譜，對標簽的單詞向量進行過濾，得到過濾后的標簽信息；通過逆向快速傅里葉轉換將過濾后的標簽信息轉換至時域并更新其表示；基于標簽的單詞向量和過濾并更新的標簽信息，依次進行殘差連接、Dropout和層標準化操作，得到過濾的標簽向量；基于過濾的標簽向量，通過多層感知處理，得到初始過濾的標簽特征；基于過濾的標簽向量和初始過濾的標簽特征，依次進行殘差連接、Dropout和層標準化操作，得到過濾的標簽特征；通過過濾的文本特征和過濾的標簽特征交互，得到文本特定標簽表示，結合過濾的文本特征，得到最終文本向量表示，基于最終文本向量表示，訓練多標簽文本分類模型；利用訓練好的多標簽文本分類模型對待分類文本數據集進行多標簽文本分類。

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濟南大學，其通訊地址為：250022 山東省濟南市市中區南辛莊西路336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”。