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龙图腾网获悉数据空间研究院申请的专利一种基于知识增强注意力网络的文本多标签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：CN119646633B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510169341.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于知识增强注意力网络的文本多标签分类方法是由林传文;王佐成设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识增强注意力网络的文本多标签分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自然语言处理技术领域，具体地说，涉及一种基于知识增强注意力网络的文本多标签分类方法。该基于知识增强注意力网络的文本多标签分类方法，包括以下步骤：输入文本数据：获取待处理的文本数据；数据预处理：清理和标准化文本数据；特征提取：为了保留文本中对分类任务有意义的信息，同时减少冗余，使用BERT预训练模型将文本转换为向量表示；创建文本分类模型，构建基于知识增强的注意力机制模型；模型训练与验证。本发明一方面通过引入外部知识库增强文本语义表示，另一方面利用改进的注意力机制提高多标签分类精度，进一步结合标签间依赖关系优化分类结果，同时本发明具有提升分类性能、适应复杂多标签场景的技术效果。

本发明授权一种基于知识增强注意力网络的文本多标签分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识增强注意力网络的文本多标签分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、输入文本数据：获取待处理的文本数据； S2、数据预处理：清理和标准化文本数据； 基于实体链接技术检索外部知识，对文本中的关键实体进行语义扩展，具体操作步骤为： S241、文本实体识别，从输入文本中提取关键实体，作为与知识库关联的基础，使用预训练的模型进行实体识别，提取实体； S242、对实体进行链接，对于每个识别出的实体，在线爬取其在线知识库中的文本并选择置信度最高的，如果该文本中有不止一个实体，对每个实体都检索它们的知识库中的文本，并按该输入文本的实体顺序组合，这些组合文本被视为该文本的外部知识库，将提取的实体与外部知识库中的节点进行对齐，使用实体链接算法找到与实体对应的知识库节点，表达式如下： ，其中，表示外部知识库； S243、知识扩展，从外部知识库中提取与实体相关的关系和邻居节点，构建知识子图，设是外部知识库中的某个实体节点，其邻居节点集合为： ，则知识扩展表示为： ，其中，表示提取的知识子图，为节点的邻居节点集合； S244、知识表示嵌入，利用知识图谱嵌入方法将扩展的知识子图转换为低维嵌入向量，通过训练过程，得到实体集合的知识表示； S245、外部知识增强文本表示，将外部知识表示与输入文本嵌入结合，生成知识增强的文本表示，设输入文本嵌入为I，外部知识嵌入为，结合方式可以采用加权拼接：，其中，是对外部知识嵌入的聚合操作，和为超参数，用于平衡输入文本和外部知识的贡献，最终的知识增强文本表示可直接用于下述的多标签分类任务； S3、特征提取：为了保留文本中对分类任务有意义的信息，同时减少冗余，使用BERT预训练模型将文本转换为向量表示； S4、创建文本分类模型，构建基于知识增强的注意力机制模型； S5、模型训练与验证； S6、结果输出：输出分类结果并评估模型性能。

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