买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉神州医疗科技股份有限公司申请的专利一种基于逐层解冻递进式训练模型的文本分类方法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：CN120086369B 。

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：202510042178.0，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种基于逐层解冻递进式训练模型的文本分类方法是由王蕾;杨雅婷;白焜太;周文仲;许娟;史文钊设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于逐层解冻递进式训练模型的文本分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于逐层解冻递进式训练模型的文本分类方法，涉及文本分类技术领域，方法包括：获取待分类的新闻文本数据，将所述待分类的新闻文本数据输入至逐层解冻递进式训练模型中，得到分类结果；所述逐层解冻递进式训练模型包括通过顺序递进微调策略和或组合递进微调策略进行训练；所述逐层解冻递进式训练模型包括嵌入层、注意力层、前馈层、隐藏层以及密集层。本方案通过至少一种训练策略，即顺序递进微调策略和或组合递进微调策略进行模型的训练能够挖掘模型本身的潜力，进而达到训练处效果最优的模型的目的，基于此，可以实现对于待分类的新闻文本数据的精准分类处理。

本发明授权一种基于逐层解冻递进式训练模型的文本分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于逐层解冻递进式训练模型的文本分类方法，其特征在于，包括： 获取待分类的新闻文本数据，将所述待分类的新闻文本数据输入至逐层解冻递进式训练模型中，得到分类结果； 所述逐层解冻递进式训练模型包括通过顺序递进微调策略和或组合递进微调策略进行训练； 所述逐层解冻递进式训练模型包括嵌入层、注意力层、前馈层、隐藏层以及密集层； 所述顺序递进微调策略包括： 训练embedding_layer，把其他的所有模型层权重，即初始权重进行冻结，只更新embedding_layer这部分的参数，训练完毕后得到该模型层权重，之后，调用evaluate_part模块，使用提前构造的测试数据，评测当前训练完毕的模型的准确率acc，其中acc=，之后记录并保存acc； 在这次训练完毕并统计完毕之后，开始下一次模型的训练，即训练embedding_layer和attention_layer，把其他所有模型层权重进行冻结，只更新embedding_layer和attention_layer这两部分的参数，训练完毕后得到一个模型权重，之后，调用evaluate_part模块，使用提前构造的测试数据，评测当前训练完毕的模型的准确率acc； 在完成统计后，再次进行embedding_layer，attention_layer和feedforward_layer层的训练； 依次对其他所有的模型层采用这种方式，递进增加训练的模型层，并同时冻结其他的模型层，同时，记录每次训练完毕后模型的评价指标，选择评价指标最高的模型训练方式，作为训练得出的最优模型训练方法； 所述组合递进微调策略具体为： 对于现有的模型层embedding_layer，attention_layer，feedforward_layer，hidden_layer，dense_layer，遍历模型层之间所有的组合，依次训练组合对中的模型层的权重，并冻结其他模型层的权重，每次训练完毕后评测模型的效果，记录acc值，选择评价指标最高的模型训练方式，作为训练得出的最优模型训练方法。

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神州医疗科技股份有限公司，其通讯地址为：100080 北京市海淀区颐和园路2号未来科技大厦主楼12层1201室；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。