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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模型生成方法、文本分类方法、装置、电子设备及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：CN117251776B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202311104061.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权模型生成方法、文本分类方法、装置、电子设备及介质是由冉猛;梁晓东;周航成;张蕾;危枫;王晨子;秦蛟禹;赵进设计研发完成，并于2023-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型生成方法、文本分类方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种模型生成方法、文本分类方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及机器学习领域，包括：获取样本文本和样本文本对应的样本参考类别；将样本文本输入第一分类模型的预训练语言子模型，得到预训练语言子模型输出的第一特征；对第一特征进行扰动，得到第二特征；将第二特征输入第一分类模型的第一类别子模型，得到第一类别输出子模型输出的第一样本分类结果；基于第一样本分类结果和样本参考类别确定第一损失，基于第一损失调整第一分类模型的模型参数，得到第二分类模型。

本发明授权模型生成方法、文本分类方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种模型生成方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本文本和所述样本文本对应的样本参考类别； 将所述样本文本输入第一分类模型的预训练语言子模型，得到所述预训练语言子模型输出的第一特征； 对所述第一特征进行扰动，得到第二特征； 将所述第二特征输入第一分类模型的第一类别子模型，得到所述第一类别输出子模型输出的第一样本分类结果； 基于所述第一样本分类结果和所述样本参考类别确定第一损失，基于所述第一损失调整所述第一分类模型的模型参数，得到第二分类模型；其中，所述第二分类模型包括对所述预训练语言子模型进行参数调整后得到的语义特征子模型，以及对所述第一类别子模型进行参数调整后得到的第二类别子模型； 所述第二分类模型还包括目标相似度子模型，所述方法还包括： 确定所述样本文本的第二样本分类结果； 基于所述第二样本分类结果，确定所述样本文本对应的文本类别，并获取所述文本类别的各个文本子类别对应的标准文本； 将所述样本文本和所述标准文本输入第一相似度子模型，得到所述第一相似度子模型输出的所述样本文本与各个所述标准文本分别对应的样本相似度； 基于所述样本相似度确定第二损失，并基于所述第二损失调整所述第一相似度子模型的模型参数，得到所述目标相似度子模型。

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