中孚安全技术有限公司蒋荣获国家专利权
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龙图腾网获悉中孚安全技术有限公司申请的专利多标签文本的主题分类方法、系统、电子设备及存储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：CN119226961B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202411755212.0，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权多标签文本的主题分类方法、系统、电子设备及存储介质是由蒋荣;孙琦;罗圣美;韦文峰;唐上设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本多标签文本的主题分类方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种多标签文本的主题分类方法、系统、电子设备及存储介质，属于主题分类领域。该方法包括：获取待预测多标签文本；将待预测多标签文本输入至预先构建的文本分类模型中，输出待预测多标签文本的主题分类结果，其中，文本分类模型是基于RoBerta‑base算法并结合分类层构建的。通过上述技术方案，使用改进后的文本分类模型，能够使模型更关注于少量样本，降低由数据长尾分布导致模型效果差的影响，提升模型召回率。在主题分类任务中，能够有效缓解因为数据不平衡导致的模型效果差的情况。
本发明授权多标签文本的主题分类方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多标签文本的主题分类方法，其特征在于，包括： 获取待预测多标签文本； 将所述待预测多标签文本输入至预先构建的文本分类模型中，输出待预测多标签文本的主题分类结果，其中，所述文本分类模型是基于RoBerta-base算法并结合分类层构建的； 其中，所述文本分类模型的构建过程包括： 选取Roberta-base模型的结构为文本分类模型的基础架构，并通过transformers加载Roberta-base模型； 在经Roberta-base模型编码后增加一层全连接层，用于调整向量维度； 在全连接层之后添加多个独立的二分类器，用于分类； 定义加权损失函数作为文本分类模型的损失函数； 其中，所述文本分类模型的损失函数如下： ； 式中，用于修正在不同情况下产生的交叉熵损失，为真实标签，为预测结果； ； 式中，为不同分类器的阈值，为真实标签，为预测结果，K表示实数。
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