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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利文本分类模型的训练方法、装置、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：CN116701629B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310682358.6，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权文本分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质是由刘羲;周涵;舒畅;陈又新设计研发完成，并于2023-06-08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、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及数字医疗领域及人工智能技术领域，应用了深度学习技术，涉及一种文本分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：接收分类模型训练指令；将训练文本输入编码器，生成文本特征向量；利用线性层得到预设数量的文本标签并计算出预测标签的概率分布；对文本标签的向量随机初始化，将得到的随机标签特征向量输入两个自注意力层和线性层，利用算法得到混淆标签分布，将混淆标签分布与真实标签分布结合得到模拟标签分布；根据损失函数计算模拟标签分布与预测标签的概率分布的损失值，根据损失值调整文本分类模型的参数，得到训练完成的文本分类模型。在医学领域中，本发明可以提高对医疗文本分类的准确性。

本发明授权文本分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储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，所述文本分类模型包括编码器、第一线性层、第二线性层、第一自注意力层、第二自注意力层和损失函数，其特征在于，所述方法包括： S1、接收分类模型训练指令，根据所述分类模型训练指令从数据库获取训练数据，所述训练数据包括训练文本和所述训练文本对应的真实标签分布； S2、将所述训练文本输入所述编码器，提取所述训练文本的文本信息特征以生成文本特征向量，使用所述第一线性层对所述文本特征向量进行处理得到预设数量的文本标签和预测标签的概率分布； S3、计算所述预设数量的文本标签的向量并进行随机初始化处理，得到多个随机标签特征向量，将得到的多个随机标签特征向量输入所述第一自注意力层，输出得到多个第一关联特征向量； S4、将所述多个第一关联特征向量和所述文本特征向量输入所述第二自注意力层，输出得到第二标签特征向量； S5、通过所述第二线性层对所述第二标签特征向量进行维度映射，得到映射后的标签特征向量，利用SoftMax算法对所述映射后的标签特征向量进行计算，得到混淆标签分布，将所述混淆标签分布与所述真实标签分布结合得到模拟标签分布； S6、根据所述损失函数计算所述模拟标签分布与所述预测标签的概率分布的损失值，若所述损失值大于或等于预设的损失阈值，则更新所述文本分类模型的参数，返回步骤S2；若所述损失值小于所述预设的损失阈值，则得到训练完成的文本分类模型，将训练完成的文本分类模型返回所述分类模型训练指令的终端以供所述终端进行文本分类。

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