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龙图腾网获悉中国电信股份有限公司申请的专利文本分类方法、装置、计算机设备和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：CN116795990B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310817810.5，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权文本分类方法、装置、计算机设备和存储介质是由张翼;于肖杭;解晓强;陈子杰;朱佩佩;洪坤;吴正肯设计研发完成，并于2023-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本分类方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种文本分类方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：将各样本文本输入至待训练的文本多分类模型，得到文本特征向量；针对文本多分类模型中每个文本二分类器，将目标类别的样本文本作为正样本，将非目标类别的样本文本作为负样本，并分类器权重向量和正负样本各自的文本特征向量归一化到单位超球面；确定角度特征损失函数；将正负样本归一化后的文本特征向量各自分别与分类器权重向量之间的角度代入角度特征损失函数中，得到文本二分类器对应的子损失值；基于各待训练的文本二分类器对应的子损失值确定目标损失值，并朝着最小化目标损失值的方向迭代优化训练，得到训练后的文本多分类模型。采用本方法能够提高模型分类准确性。

本发明授权文本分类方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种文本分类方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本文本集；所述样本文本集中包括多个预设类别的样本文本； 将各所述样本文本输入至待训练的文本多分类模型，以提取各所述样本文本的文本特征向量；所述待训练的文本多分类模型中包括多个待训练的文本二分类器；每个所述文本二分类器与所述多个预设类别的其中一个目标类别对应； 针对每个所述文本二分类器，将属于对应目标类别的样本文本作为正样本，将不属于所述目标类别的样本文本作为负样本，并将所述文本二分类器的分类器权重向量和正负样本各自对应的文本特征向量归一化到单位超球面； 确定角度特征损失函数；所述角度特征损失函数中包括正负样本平衡参数； 将正负样本归一化后的文本特征向量各自分别与分类器权重向量之间的角度代入所述角度特征损失函数中，得到所述文本二分类器对应的子损失值； 基于各待训练的文本二分类器对应的子损失值确定目标损失值，并朝着最小化所述目标损失值的方向迭代优化训练，得到训练后的文本多分类模型。

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