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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利文本分类模型的训练方法、文本处理的方法、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：CN115130538B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202210417059.5，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权文本分类模型的训练方法、文本处理的方法、设备及介质是由杨培基;王智圣;郑磊设计研发完成，并于2022-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本分类模型的训练方法、文本处理的方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种文本分类模型的训练方法、文本处理的方法、设备及介质，用于减少错误标注样本。该方法包括：获取与目标场景对应的多个批次样本集，将样本句输入至第一文本分类模型，输出样本句对应的M个第一文本类别概率，将样本句输入至第二文本分类模型，输出样本句对应的M个第二文本类别概率，基于M个第一文本类别概率对每个批次样本集进行噪声样本过滤，得到第一干净样本集，基于M个第二文本类别概率对每个批次样本集进行噪声样本过滤，得到第二干净样本集，基于第二干净样本集对第一文本分类模型进行参数调整，得到第一目标文本分类模型，基于第一干净样本集对第二文本分类模型进行参数调整，得到第二目标文本分类模型。

本发明授权文本分类模型的训练方法、文本处理的方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种文本分类模型的训练方法，其特征在于，包括： 从原始样本数据集中获取与目标场景对应的多个批次样本集，其中，每个批次样本集包括N个样本句，所述N为大于等于1的整数； 针对于所述N个样本句的每个样本句，将所述样本句输入至第一文本分类模型，通过所述第一文本分类模型输出所述样本句对应的M个第一文本类别概率，其中，所述M为大于等于1的整数； 针对于所述N个样本句的每个样本句，将所述样本句输入至第二文本分类模型，通过所述第二文本分类模型输出所述样本句对应的M个第二文本类别概率，其中，所述第二文本分类模型与所述第一文本分类模型具有不同的模型架构； 基于所述M个第一文本类别概率，对所述每个批次样本集进行噪声样本过滤，得到第一干净样本集； 基于所述M个第二文本类别概率，对所述每个批次样本集进行噪声样本过滤，得到第二干净样本集； 基于所述第二干净样本集对所述第一文本分类模型进行参数调整，得到第一目标文本分类模型； 基于所述第一干净样本集对所述第二文本分类模型进行参数调整，得到第二目标文本分类模型。

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