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龙图腾网获悉广州趣丸网络科技有限公司申请的专利文本分类模型训练方法及装置、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：CN116362292B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202211729559.9，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权文本分类模型训练方法及装置、文本分类方法及装置是由邓其春;马金龙;吴文亮;黎子骏;张政统;王伟喆;曾锐鸿;盘子圣;焦南凯;兰翔;徐志坚;谢睿;陈光尧设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本分类模型训练方法及装置、文本分类方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种文本分类模型训练方法及装置及一种文本分类方法及装置，该文本分类模型训练方法包括确定训练文本集合，训练文本集合包含无标签的违规文本、有标注违禁类别的违规文本，无标签的正常文本；利用隐藏字符以及目标文本，生成训练数据；将训练数据输入至文本分类模型中，得到文本分类模型预测的目标字符，以及文本分类模型基于训练数据预测的分类结果；基于文本语义损失值以及分类损失值，对文本分类模型的参数进行调整，直至文本语义损失值以及分类损失值符合预置的条件为止，得到训练后的文本分类模型。可见，采用本申请提供的文本分类模型训练方法所训练得到的文本分类模型，具备较高的语义分析能力以及辨别违规文本的能力。

本发明授权文本分类模型训练方法及装置、文本分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种文本分类模型训练方法，其特征在于，包括： 确定训练文本集合，所述训练文本集合中包含多个无标签的违规文本、多个有标注违禁类别的违规文本，以及，多个无标签的正常文本； 依次从所述训练文本集合中选取目标文本； 利用预置的隐藏字符以及所述目标文本，生成训练数据，所述训练数据为部分字符被隐藏字符替换的目标文本； 将所述训练数据输入至文本分类模型中，得到所述文本分类模型预测的目标字符，以及所述文本分类模型基于所述训练数据预测的分类结果，所述分类结果为多个违禁类别对应的二分类结果； 根据所述目标字符以及所述目标文本，计算所述文本分类模型的文本语义损失值； 根据所述分类结果以及所述目标文本，计算所述文本分类模型的分类损失值； 基于所述文本语义损失值以及所述分类损失值，对所述文本分类模型的参数进行调整，直至所述文本语义损失值以及所述分类损失值符合预置的条件为止，得到训练后的文本分类模型; 利用预置的调节公式对所述训练后的文本分类模型中，与预测目标字符和预测分类结果相关的权重参数以及偏置参数进行调节，得到处理后的文本分类模型，所述处理后的文本分类模型的输出为与输入的文本对应的分类结果； 调节公式如下所示： ； 其中，X表示所述训练后的文本分类模型的输入，表示所述训练后的文本分类模型的权重参数，BERT表示采用文本分类模型进行语义编码，H表示经过文本分类模型编码后的语义向量，Slice1表示截取经过文本分类模型编码后的语义向量，表示分类结果对应语义向量，表示经过全连接后的语义向量，LN表示进行LayerNormalization归一化操作，GELU表示高斯误差线性单元激活函数，W1表示全连接层的权重参数，B1表示全连接层的偏置参数，表示仅包含目标字符对应的向量矩阵，Slice2表示截取的词典中目标字符对应的向量矩阵，ETable表示词典的向量矩阵，表示违禁类别对应的二分类结果的分数，表示仅包含目标字符对应的向量矩阵的转置，B2表示维度变换升维的偏置参数，表示违禁类别对应的二分类结果的概率，表示采用softmax函数求取概率，所述词典为预先建立的字符数据库。

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