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龙图腾网获悉杭州数智政通科技有限公司申请的专利一种基于大数据的文本分析方法及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：CN115470773B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202211004207.7，技术领域涉及：G06F40/216；该发明授权一种基于大数据的文本分析方法及装置是由周祥;贺庆;尹皓设计研发完成，并于2022-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的文本分析方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的文本分析方法及装置，采集文本大数据，并对所述文本大数据进行部分批注，得到目标文本；对所述目标文本进行数据预处理，所述数据预处理包括数据清理、数据变换和数据规约，得到模型数据；将所述模型数据划分为训练集、测试集和验证集，并利用所述训练集构建深度信念网络模型；根据所述验证集验证得到深度信念网络模型，用以分析所述文本大数据。深度信念网络模型学习到了数据的内在特征，得到了接近全局最优的初始权重，有效避免了网络模型因随机初始化权重参数，代价函数易收敛到局部最优的问题，使得模型无论是在分类还是回归方面，都表现出绝佳的性能。

本发明授权一种基于大数据的文本分析方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的文本分析方法，其特征在于，包括： 采集文本大数据，并对所述文本大数据进行部分批注，得到目标文本； 对所述目标文本进行数据预处理，所述数据预处理包括数据清理、数据变换和数据规约，得到模型数据，所述所述数据预处理的步骤包括： 步骤一：建立目标函数 其中，ζx，θ表示训练神经网络的优化目标，θ表示网络参数，x表示单个数据样本，在N个数据点的数据集X，{xi}Ni＝1中； 步骤二：再将公式1通过一阶优化进行优化，其中，随着目标数据集B上的参数θ沿负梯度下降тk，其中тk表示下降梯度的步长，k为大于1的整数，公式表示为： 步骤三：去除小批量随机梯度下降对应采样数据点带来的影响，以达到消除随机抽样数据带来的误差，提高模型的精度，更新方程为： 将所述模型数据划分为训练集、测试集和验证集，并利用所述训练集构建深度信念网络模型； 根据所述验证集验证得到深度信念网络模型，用以分析所述文本大数据。

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