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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利一种基于分类器多轮迭代的学科语料标注方法及系统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：CN121210667B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511751682.4，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于分类器多轮迭代的学科语料标注方法及系统是由胡劲楠;胡佩君;陈子洋;周天舒;张莹设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分类器多轮迭代的学科语料标注方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分类器多轮迭代的学科语料标注方法及系统，属于自然语言处理与机器学习领域。本方法包括：构建多级学科分类体系，基于Fasttext分类器和种子集，对目标学科进行多轮迭代推理，每轮迭代动态生成正负样本并逐步提升分类准确性；利用大模型对正样本进行多维度评分以筛选高质量正样本，并提取关键词优化分类边界；通过WebQA方法生成学科问题并检索补充低召回率学科语料；训练信息过滤器识别并过滤剔除广告、垃圾等低质量内容；最终通过分类器与过滤器串联流程实现高效、精准的学科标注。本发明解决了传统标注效率低、资源消耗大及学科理解偏差的问题，适用于大规模文本数据的高效、精准学科标注场景。

本发明授权一种基于分类器多轮迭代的学科语料标注方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分类器多轮迭代的学科语料标注方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于预设的分类准则，构建多级学科分类体系； 基于文本分类器对待标注数据集中的未标注文本进行多轮迭代推理，每轮迭代推理根据前一轮文本分类器的输出结果和待标注数据集动态构建训练样本集；所述多轮迭代推理包括四轮，具体为： 第一轮：使用金标准正样本与混合负样本训练初始文本分类器； 第二轮：基于第一轮训练后文本分类器的输出结果，按正态分布比例抽取不同置信度区间的样本，结合待标注数据集负样本作为本轮训练负样本； 第三轮：基于第二轮训练后文本分类器的输出结果，通过大模型对正样本进行相关性、科学性、科普性评分及内容安全判断，筛选得到高质量正样本，并补充相同数量的负样本； 第四轮：从金标准正样本中提取关键词特征，生成提示词并优化所述文本分类器对学科边界的理解，重复第三轮迭代过程； 其中，在迭代推理过程中引入大模型对正样本进行相关性、科学性、科普性评分及内容安全判断，并在内容安全的前提下将综合评分高于阈值的正样本筛选为高质量正样本； 针对低召回率学科，生成问题库并通过向量模型去重后，使用网页搜索召回补充数据。

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之江实验室，其通讯地址为：311121 浙江省杭州市余杭区中泰街道科创大道之江实验室；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”。

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