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龙图腾网获悉银清科技有限公司申请的专利多标签文本分类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：CN117093714B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202311120840.7，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权多标签文本分类方法及装置是由朱珣;励胜;曾菊儒;王青;阎蓉;张兰兰设计研发完成，并于2023-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本多标签文本分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多标签文本分类方法及装置，该方法包括：获取已知标签类别的多个文本，构建训练集和测试集；将训练集中的每个文本和多个标签类别，输入BERT模型，输出第一嵌入式序列；将建立的关系矩阵转换为第二嵌入式序列；将第一嵌入式序列、第二嵌入式序列输入相对注意力网络RAT，输出语义关联信息和多种内在关联信息，经过双向LSTM网络，转化为对应的一维向量；将一维向量经过线性网络映射至训练集中的多个标签类别，得到每个文本的标签类别预测结果；计算网络模型的损失值，根据损失值更新网络模型参数得到训练好的网络模型；利用通过测试的网络模型对待分类文本进行分类，可以在低资源条件下，提升多标签文本分类的准确率。

本发明授权多标签文本分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多标签文本分类方法，其特征在于，包括： 获取已知标签类别的多个文本，构建训练集和测试集，所述训练集和测试集包含多个文本和多个标签类别，其中每个文本的已知标签类别为多个； 将训练集中的每个文本和多个标签类别，输入BERT模型，输出第一嵌入式序列；根据训练集中的每个文本和多个标签类别，建立关系矩阵，将关系矩阵转换为第二嵌入式序列； 将第一嵌入式序列，输入相对注意力网络RAT，输出每个文本与多个标签类别之间的语义关联信息；将第二嵌入式序列，输入相对注意力网络RAT，输出每个文本和多个标签类别所在范围内的多种内在关联信息； 采用双向LSTM网络，对相对注意力网络RAT输出的语义关联信息和多种内在关联信息进行降维，转化为对应的一维向量；将所述一维向量经过线性网络映射至训练集中的多个标签类别；根据所述一维向量的映射结果，得到每个文本的标签类别预测结果； 基于损失函数，根据每个文本的标签类别预测结果与每个文本的已知标签类别，计算网络模型的损失值，在损失值不小于预设阈值时，根据损失值更新网络模型参数，利用更新后的网络模型继续获得每个文本的标签类别预测结果，直至计算出网络模型的损失值小于预设阈值，得到训练好的网络模型； 根据测试集对训练好的网络模型进行测试，利用通过测试的网络模型对待分类文本进行分类。

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