广东工业大学蔡念获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于标签语义推测的意图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：CN115840912B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202211606724.1，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于标签语义推测的意图分类方法是由蔡念;田寅峰;赵铭恒;钟明好;唐家智设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于标签语义推测的意图分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于标签语义推测的意图分类方法，包括以下步骤：S1：构建语料数据集，利用回译法扩充得到扩充语料数据集；S2：进行数据清洗得到增强语料数据集；S3：进行标签语义推测得到各标签对应的标签语义；S4：训练预构建的文本分类模型，得到训练好的文本分类模型；S5：利用训练好的文本分类模型从待分类的文本中分别提取语料数据和标签语义的浅层特征和深层特征，并进行特征融合，得到意图分类结果。本发明提供一种基于标签语义推测的意图分类方法，能够使意图分类结果更加精准，解决了目前的文本分类方法难以准确分类客户的意图的问题。
本发明授权一种基于标签语义推测的意图分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于标签语义推测的意图分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建带标签的语料数据集，利用回译法对语料数据集进行数据扩充，得到扩充语料数据集； S2：对扩充的语料数据进行分类预测，得到扩充的语料数据的标签，根据标签进行数据清洗，得到增强语料数据集； S3：根据增强语料数据集中语料数据之间的相似度进行标签语义推测，得到各标签对应的标签语义； S4：利用增强语料数据集和各标签对应的标签语义训练预构建的文本分类模型，得到训练好的文本分类模型； S5：利用训练好的文本分类模型从待分类的文本中分别提取语料数据和标签语义的浅层特征和深层特征，并进行特征融合，得到意图分类结果。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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