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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利文本分类模型的训练方法、装置、存储介质和电子设备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：CN116204632B 。

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：202211522057.9，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权文本分类模型的训练方法、装置、存储介质和电子设备是由夏婷玉;王悦;田原;常毅设计研发完成，并于2022-11-30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、存储介质和电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种文本分类模型的训练方法、装置、存储介质和电子设备，涉及自然语言学习技术领域。文本分类模型的训练方法包括：获取至少一个标签和至少一个第一未标注文本；根据至少一个所述标签和至少一个所述第一未标注文本，从数据库中获取与每个所述标签对应的目标文本集；根据每个所述标签以及所述标签对应的目标文本集训练所述文本分类模型，直至所述文本分类模型收敛。本申请可以不再依赖标签的质量，且保证文本分类模型的训练效果，乃至训练完成后的文本分类模型的分类效果。

本发明授权文本分类模型的训练方法、装置、存储介质和电子设备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，所述方法包括： 获取至少一个标签和至少一个第一未标注文本； 根据至少一个所述标签和至少一个所述第一未标注文本，从数据库中获取与每个所述标签对应的目标文本集； 根据每个所述标签以及所述标签对应的目标文本集训练所述文本分类模型，直至所述文本分类模型收敛； 其中，所述根据至少一个所述标签和至少一个所述第一未标注文本，从数据库中获取与每个所述标签对应的目标文本集，包括： 根据至少一个所述标签，获取每个所述标签对应的第一文本集，所述第一文本集包括至少一个所述第一未标注文本； 根据每个所述第一文本集，从所述数据库中获取与每个所述第一文本集对应的目标文本集； 其中，所述根据至少一个所述标签，获取每个所述标签对应的第一文本集，包括： 获取每个第一未标注文本与所述至少一个标签中目标标签的相似度； 根据每个第一未标注文本与所述目标标签的相似度，得到至少一个相似度满足第一预设条件的第一未标注文本组成所述目标标签对应的第一文本集； 其中，所述根据每个所述第一文本集，从所述数据库中获取与每个所述第一文本集对应的目标文本集，包括： 获取所述第一文本集中第一目标未标注文本与所述数据库中每个第二未标注文本的相似度； 根据每个第二未标注文本与所述第一目标未标注文本的相似度，将至少一个相似度满足第二预设条件的第二未标注文本组成所述第一目标未标注文本对应的第二文本集，得到所述第一文本集对应的至少一个第二文本集； 将所述第一文本集对应的至少一个第二文本集中满足第三预设条件的至少一个第二未标注文本作为所述第一文本集对应的目标文本集。

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