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龙图腾网获悉广西科学院申请的专利文本标签预测模型训练方法、文本标签预测方法、装置、设备及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：CN115391525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210941916.1，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权文本标签预测模型训练方法、文本标签预测方法、装置、设备及介质是由覃晓;元昌安;龙珑;郑宏春;蒋建辉;陈龙设计研发完成，并于2022-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本标签预测模型训练方法、文本标签预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了文本标签预测模型训练方法、文本标签预测方法、装置、设备及介质，涉及人工智能技术领域，其中，文本标签预测模型训练方法包括如下步骤：S110，获取训练文本集合以及和其相应的真实标签；S120，使用第一Bert模型的文本分词及单词映射模块初始化训练文本集合中的文本，得到训练文本集合中每一个单词的特征表示，并以每一个单词的特征表示为节点构建文本级图；S130，训练预测模型。本发明提供的方法，能够解决现有Text‑Level‑GCN文本分类方法难以提取到含有语义的文本特征，从而分类效果不佳的问题。

本发明授权文本标签预测模型训练方法、文本标签预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种文本标签预测模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤： S110，获取训练文本集合以及和所述训练文本集合相应的真实标签； S120，使用第一Bert模型的文本分词及单词映射模块初始化所述训练文本集合中的文本，得到所述训练文本集合中每一个单词的特征表示，并以每一个单词的所述特征表示为节点构建文本级图，其中：每一个单词的所述特征表示携带有所述第一Bert模型提取的相应单词的语义特征信息； S130，训练预测模型，训练预测模型步骤如下： 所述预测模型输出分类预测； 根据所述分类预测和所述真实标签迭代训练所述预测模型，得到训练完成的预测模型； 其中：所述预测模型包括Text-level-BertGCN模型，所述Text-level-BertGCN模型包括第二Bert模型和Text-level-GCN模型， 所述预测模型输出分类预测包括以下步骤： 使用第二Bert模型的文本分类模块对所述文本级图中每个节点的特征表示进行计算，获得每个节点的文本分类特征； Text-level-GCN模型汇聚所述文本分类特征，利用softmax模块得到GCN分类预测ygcn。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广西科学院，其通讯地址为：530007 广西壮族自治区南宁市大学大岭路98号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。