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龙图腾网获悉阿里云计算有限公司申请的专利一种训练分类模型、对文本分类的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：CN116932747B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310629392.7，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种训练分类模型、对文本分类的方法及装置是由朱杰;郭立帆;曾海峰;陈风设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种训练分类模型、对文本分类的方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种训练分类模型、对文本分类的方法及装置。获取待处理文本，待处理文本中至少包括线上分类文本、线上问题、多个线上分类标签以及各个线上分类标签分别对应的预测概率填写位；线上问题用于提示预测线上分类文本针对线上问题的答案分别属于各个线上分类标签的预测概率；基于分类模型预测用于在待处理文本中的各个线上分类标签分别对应的预测概率填写位上填写的预测概率，预测概率包括线上分类文本针对线上问题的答案分别属于各个线上分类标签的概率；本申请对zero‑shot场景的分类准确率更高，可以降低服务平台的标注工作量，降低人工成本，减少分类模型中的网络参数，减少加载分类模型所需耗费的系统资源，提高运算速度，提高分类效率。

本发明授权一种训练分类模型、对文本分类的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种训练分类模型的方法，其特征在于，所述方法包括： 获取预训练的语言模型；获取第一训练文本，第一训练文本中至少包括第一样本分类文本、第一样本问题、多个第一样本分类标签以及各个第一样本分类标签分别对应的预测概率填写位；第一样本问题用于提示预测第一样本分类文本针对第一样本问题的答案分别属于各个第一样本分类标签的预测概率；获取第一样本分类文本的第一标注分类标签，第一标注分类标签为多个第一样本分类标签中的其中一个；其中，各个第一样本分类标签分别对应的预测概率填写位用于在对预训练的语言模型优化学习的过程中，引导预训练的语言模型预测第一样本分类文本针对第一样本问题的答案分别属于各个第一样本分类标签的预测概率； 对第一训练文本中的第一样本分类文本中的至少一个字符掩码，得到掩码训练文本； 至少使用掩码训练文本以及第一标注分类标签，对预训练的语言模型进行针对各个第一样本分类标签分别对应的预测概率填写位的概率预测任务的优化学习，得到分类模型，概率预测任务包括预测第一样本分类文本针对第一样本问题的答案分别属于各个第一样本分类标签的预测概率的任务。

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