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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于注意力机制的两步式轻量级文本分类方法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：CN115687627B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202211577299.8，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种基于注意力机制的两步式轻量级文本分类方法是由尹春勇;徐朋设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制的两步式轻量级文本分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力机制的两步式轻量级文本分类方法，涉及文本分类技术领域，适用于部署在边缘设置中，利用一种堆叠式的轻量级循环神经网络，该网络是一种特殊的循环神经网络，可以全面地学习到输入的文本数据之间的关系；在保证模型准确率的同时，也保证了模型的轻量性；一方面利用轻量级的循环神经网络来探索文本数据的关系，避免了梯度消失和梯度爆炸问题的发生；同时也利用自注意力机制和通道注意力机制，结合轻量级循环神经网络来进一步探索文本数据之间的关系，一定程度上克服了模型模糊边界的问题，因此本文本分类方法具有更高的分类效率和更高的分类准确率。

本发明授权一种基于注意力机制的两步式轻量级文本分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的两步式轻量级文本分类方法，其特征在于：包括以下步骤 S1、对文本数据进行预处理，将文本数据转为词向量X={Xi,i=1,2,…,n},其中，Xi表示每一段文本数据的词向量； S2、将所有词向量及其对应标签进行打乱，且对预处理后的数据进行划分； S3、搭建轻量级文本分类模型，并对模型参数进行随机初始化； S4、设置轻量级文本分类模型的超参数，对轻量级文本分类模型进行训练，获得模型最优参数，保留模型最优参数后对轻量级文本分类模型进行测试； S5、在轻量级文本分类模型中输入未知类别的文本数据，实现自动分类； 步骤S3具体包括以下步骤 S3.1、将每段文本的词向量分成m个等长且长度为k的片段，每个长度为k的片段都对应一个循环神经网络模型，且每一片段作为对应循环神经网络模型的输入；循环神经网络模型共设有两层，第一层包括三个循环神经网络模型，且第一层的相邻循环神经网络模型之间均设有用于提高模型训练精度的自注意力机制，第二层包括一个循环神经网络模型； S3.2、将第一层所有循环神经网络模型的输出结果汇聚到第二层的循环神经网络模型中；第一层的循环神经网络模型的输出设置如下， 其中,表示第一层的循环神经网络模型，β1,i表示每一段文本经过后的输出结果； S3.3、将第一层所有循环神经网络模型的输出结果输入到第二层的循环神经网络模型中；第二层的循环神经网络模型的输出设置如下， 其中，表示第二层的循环神经网络模型，表示自注意力机制，β2,i表示第二层循环神经网络模型的输出结果； S3.4、将第二层循环神经网络模型的输出结果输入到通道注意力机制中，最后得到输出结果，输出设置如下， 其中，σ表示通道注意力机制，Out表示输出结果； S3.5、将通道注意力机制的输出结果输入到分类器中进行分类。

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