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龙图腾网获悉人民网股份有限公司;西安交通大学申请的专利基于偏差自纠偏校准的文本广义意图发现方法及相关装置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：CN119577577B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411636364.9，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于偏差自纠偏校准的文本广义意图发现方法及相关装置是由刘毅;安文斌;杨煜;田锋设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于偏差自纠偏校准的文本广义意图发现方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于偏差自纠偏校准的文本广义意图发现方法及系统，包括：获取预测文本样本并输入至预设广义意图发现模型中得到模型原始输出；采用Softmax函数对模型原始输出进行分类，将Softmax最大值所属类别作为文本样本的样本预测类别。其中，广义意图发现模型内部设置有偏分支和可训练分支，首先通过预训练得到一个存在偏差的有偏分支，并固定模型参数。然后，将训练文本样本分别输入到预训练好的有偏分支和可训练分支，输出两个原始输出，利用有偏分支输出的原始输出，对可训练分支的原始输出进行调整，利用模型对已知类别的偏差来缓解类别偏差和类别混淆，对类别偏差和类别混淆都起到了缓解作用，有效提高了模型对新类别的识别准确率。

本发明授权基于偏差自纠偏校准的文本广义意图发现方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于偏差自纠偏校准的文本广义意图发现方法，其特征在于，包括： 获取预测文本样本并输入至预设广义意图发现模型中得到模型原始输出； 采用Softmax函数对模型原始输出进行分类，将Softmax最大值所属类别作为文本样本的样本预测类别； 其中，广义意图发现模型通过下述方式得到： 构建有偏分支和可训练分支；其中，有偏分支包括依次连接的预训练BERT模型和预训练全连接层，可训练分支包括依次连接的BERT模型和全连接层； 固定有偏分支的参数，并采用预训练BERT模型的参数初始化BERT模型的参数，采用类别原型初始化全连接层的参数； 对于每一个训练文本样本，通过有偏分支得到有偏输出Lbias，通过可训练分支得到训练输出Lθ，并结合有偏输出权重因子α得到缓解类别偏差的输出LCBM；根据类别原型构建迁移矩阵并进行归一化得到归一化迁移矩阵，以及根据归一化迁移矩阵、有偏输出Lbias和训练输出Lθ得到缓解类别混淆的输出LCCM；合并LCBM和LCCM得到偏差自校准输出Lc＝[LCBM,LCCM]； 根据Lc通过SK算法得出无标签训练文本样本的伪标签并通过交叉熵损失函数分别计算有标签训练文本样本的真实标签Yl与预测标签之间的损失，以及无标签训练文本样本的伪标签与预测标签之间的损失，并将二者进行加权组合得到交叉熵损失lsup；以及使用实例级对比学习计算有标签训练文本样本和无标签训练文本样本的对比损失lcont；对lsup和lcont进行加权组合得到最终损失l； 根据l通过反向传播不断更新可训练分支的参数至l收敛，将最终的可训练分支作为预设广义意图发现模型。

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