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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利训练方法、分类方法、终端及存储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：CN116795983B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310717469.6，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权训练方法、分类方法、终端及存储介质是由李慧敏设计研发完成，并于2023-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练方法、分类方法、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例涉及数字医疗技术领域，具体提供了一种文本分类模型的训练方法、分类方法、终端及存储介质。该方法包括：将训练样本输入至文本编码网络，获得训练样本对应的第一文本向量；将第一文本向量输入至上下文编码网络，获得第一文本向量对应的第二文本向量；将第二文本向量分别输入至第一分类网络和第二分类网络，获得训练样本的经第一分类网络分类的第一类别概率分布和经第二分类网络分类的第二类别概率分布，根据第一类别概率分布构建第一损失函数和根据第二类别概率分布构建第二损失函数，并根据第一损失函数和第二损失函数，确定融合损失函数；基于训练样本和融合损失函数对文本分类模型进行迭代更新，得到目标文本分类模型。

本发明授权训练方法、分类方法、终端及存储介质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，所述训练方法包括： 获得训练样本，所述训练样本包括文本数据和类别标签； 将所述训练样本输入至待训练的文本分类模型的文本编码网络，获得所述训练样本对应的第一文本向量； 将所述第一文本向量输入至所述文本分类模型的上下文编码网络，获得所述第一文本向量对应的第二文本向量，其中，上下文编码网络为长短时记忆网络，并且所述第二文本向量对所述训练样本中目标对象的向量表征准确度大于所述第一文本向量； 将所述第二文本向量输入至文本分类模型的第一分类网络，获得所述训练样本的经所述第一分类网络分类的第一类别概率分布，并将所述第二文本向量输入至文本分类模型的第二分类网络，获得所述训练样本的经所述第二分类网络分类的第二类别概率分布；所述第一分类网络的分类类别为通用文本，所述通用文本包括用户的基本对话行为；所述第二分类网络的分类类别为领域文本，所述领域文本包括用户对话所属特征领域； 根据所述第一类别概率分布构建第一损失函数和根据所述第二类别概率分布构建第二损失函数，并根据所述第一损失函数和所述第二损失函数，确定融合损失函数； 基于所述训练样本和所述融合损失函数对文本分类模型进行迭代更新，得到目标文本分类模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人平安科技(深圳)有限公司，其通讯地址为：518057 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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