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龙图腾网获悉中国平安人寿保险股份有限公司申请的专利文本分类的数据增强方法、装置、设备及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：CN116821689B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310912352.3，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权文本分类的数据增强方法、装置、设备及介质是由高维国设计研发完成，并于2023-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本分类的数据增强方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种文本分类的数据增强方法、装置、设备及介质。该方法将两个历史文本分别作为第一文本信息和第二文本信息，根据生成的第一初始权值对第一文本信息和第二文本信息，以及各自对应的类别标签处理，得到初始增强文本和初始增强标签，使用分类器对初始增强文本进行预测，根据得到的预测类别和初始增强标签，计算梯度更新第一初始权值，根据更新后的第一更新权值对第一文本信息和第二文本信息处理，得到目标增强文本，通过对历史文本进行线性融合，能够生成大量的文本数据，根据梯度对初始权值更新，使得基于更新权值生成的增强文本更加鲁棒，提高具体业务场景下分类模型的训练效果。

本发明授权文本分类的数据增强方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种文本分类的数据增强方法，其特征在于，所述数据增强方法包括： 获取至少两个历史文本及其类别标签，任选两个历史文本分别作为第一文本信息和第二文本信息； 随机生成第一初始权值，以预设值和所述第一初始权值的差作为第二初始权值，根据所述第一初始权值和所述第二初始权值，分别对所述第一文本信息和所述第二文本信息，以及所述第一文本信息和所述第二文本信息分别对应的类别标签进行加权求和，得到初始增强文本及其对应的初始增强标签； 使用训练好的分类器对所述初始增强文本进行类别预测，得到预测类别，根据所述预测类别和所述初始增强标签，计算得到预测损失，根据所述第一初始权值对所述预测损失进行偏导计算，得到计算结果； 将所述计算结果和预设系数相乘，得到相乘结果，以所述相乘结果和所述第一初始权值相加，得到第一更新权值，以所述预设值和所述第一更新权值的差作为第二更新权值，根据所述第一更新权值和所述第二更新权值，对所述第一文本信息和所述第二文本信息进行加权求和，得到目标增强文本，所述目标增强文本用于对所述训练好的分类器进行参数更新； 根据所述第一初始权值和所述第二初始权值，对所述第一文本信息和所述第二文本信息进行加权求和，得到初始增强文本，包括： 使用训练好的嵌入层分别对所述第一文本信息和所述第二文本信息进行特征嵌入，得到对应所述第一文本信息的第一嵌入特征和对应所述第二文本信息的第二嵌入特征； 将所述第一初始权值和所述第一嵌入特征相乘，得到第一相乘结果，将所述第二初始权值和所述第二嵌入特征相乘，得到第二相乘结果，将所述第一相乘结果和所述第二相乘结果相加，确定相加结果为对应所述初始增强文本的初始嵌入特征； 所述使用训练好的分类器对所述初始增强文本进行类别预测，得到预测类别，包括： 使用所述训练好的分类器，对所述初始增强文本分别属于每个所述预设类别的概率进行预测，得到对应预设类别的预测概率； 确定所有预测概率的最大值对应的预设类别为所述预测类别。

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