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龙图腾网恭喜杭州瑞成信息技术股份有限公司申请的专利会议纪要分类方法、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：CN117235619B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202311020694.0，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权会议纪要分类方法、装置、计算机设备和存储介质是由金征雷;周创;张俊;汪致伦设计研发完成，并于2023-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本会议纪要分类方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及文本分类领域，特别是涉及一种会议纪要分类方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：提取会议纪要样本的句级特征，得到句级特征集合；获取所述句级特征集合中所述会议纪要样本的各板块所分别对应的句级特征子集合，并基于各所述句级特征子集合，分别生成对应板块的文档表示；基于各所述文档表示，将所述会议纪要样本的各类别权重的交叉熵作为训练优化的目标函数进行模型训练，得到会议纪要分类模型；利用所述会议纪要分类模型对待分类会议纪要进行分类，得到分类结果。本发明通过训练会议纪要分类模型，实现会议纪要分类的自动化。

本发明授权会议纪要分类方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种会议纪要分类方法，其特征在于，所述方法包括：提取会议纪要样本的句级特征，得到句级特征集合；获取所述句级特征集合中所述会议纪要样本的各板块所分别对应的句级特征子集合，并基于各所述句级特征子集合，分别生成对应板块的文档表示；基于各所述文档表示，将所述会议纪要样本的各类别权重的交叉熵作为训练优化的目标函数进行模型训练，得到会议纪要分类模型；利用所述会议纪要分类模型对待分类会议纪要进行分类，得到分类结果；所述基于各所述句级特征子集合，分别生成对应板块的文档表示包括：构建改进的多层Transformer模型，所述改进的多层Transformer模型包括多个依次连接的改进的Transformer层和第一前馈神经网络层FFNN1，各所述改进的Transformer层包括依次连接的添加了多头稀疏注意力机制的SPAttention层、第二前馈神经网络层FFNN2、线性层Linear和归一化层LayerNorm；各所述句级特征子集合依次经过各所述改进的多层Transformer层和所述第一前馈神经网络层，分别生成对应板块的文档表示；所述基于各所述文档表示，将所述会议纪要样本的各类别权重的交叉熵作为训练优化的目标函数进行模型训练，得到会议纪要分类模型包括：冻结预训练模型的权重，并基于各所述文档表示、权重矩阵及偏置矩阵，使用Softmax函数计算所述会议纪要样本属于各类别的概率值；根据所述概率值结合各类别的分布比例计算加权交叉熵损失，直到其收敛；所述会议纪要分类模型包括： 其中，y∈[0,1,...,z]是会议纪要类别数的下标，ty第y类的未归一化分数，weight[y]表示对第y类损失的加权；wi为权重矩阵，bi为偏置矩阵，S1......Sn为各板块文本表示；所述提取会议纪要样本的句级特征，得到句级特征集合包括：利用预训练模型提取所述会议纪要样本的字级语意特征；具体的，使用学习了广泛通用语意的预训练模型RoBERTa-wwm提取字级语意特征；基于所述字级语意特征，得到所述句级特征；基于所述句级特征，得到所述句级特征集合；将会议纪要样本各板块的文本分句处理，以[cls]作为语义提取位，以[sep]作为分句标识，提取会议纪要样本的句级特征，得到句级特征集合。

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杭州瑞成信息技术股份有限公司，其通讯地址为：310051 浙江省杭州市滨江区西兴街道官河路4号5号楼365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”。