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龙图腾网恭喜北京灵汐科技有限公司申请的专利文本分类方法、装置和电子设备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：CN112765357B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202110164085.7，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权文本分类方法、装置和电子设备是由马欣;吴臻志;何伟设计研发完成，并于2021-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本分类方法、装置和电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种文本分类方法、装置和电子设备，属于计算机技术领域。其中，文本分类方法包括：提取待处理文本中的目标关键词；从预设知识图谱中确定与所述目标关键词匹配的目标词汇节点；根据所述预设知识图中的目标相关系数，生成第一特征向量，其中，所述预设知识图谱还包括关键词节点，所述目标相关系数包括所述目标词汇节点到所述关键词节点之间的相关系数；基于预设神经网络和所述第一特征向量，确定所述待处理文本的分类结果。本申请实施例提供的文本分类方法能够适用于多种业务场景下的文本分类，具有良好的适用性。

本发明授权文本分类方法、装置和电子设备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：提取待处理文本中的目标关键词；从预设知识图谱中确定与所述目标关键词匹配的目标词汇节点；根据预设知识图谱中的各节点之间的相关系数，确定所述目标词汇节点分别到每一个关键词节点之间的最短路径，其中，所述预设知识图谱还包括关键词节点，所述预设知识图谱中相关的两个词汇节点之间的相关系数的取值与所述两个词汇节点的概念紧密程度正相关，所述最短路径表示所述目标词汇节点到关键词节点之间经过的词汇节点最少；基于所述最短路径包括的目标相关系数，生成N维特征向量，其中，所述N维特征向量包括与N个关键词节点一一对应的N个元素，N为所述预设知识图谱中的关键词节点的数量，所述目标相关系数包括所述目标词汇节点到所述关键词节点之间的相关系数；对所述N维特征向量中的N个元素进行归一化处理，以得到第一特征向量；基于预设神经网络和所述第一特征向量，确定所述待处理文本的分类结果，其中，所述预设神经网络为全连接网络，所述预设神经网络的输入维度为N，且输出维度为K，所述预设神经网络对应的预设文本分类集中包括的预设分类结果包括K个；所述方法还包括：显示所述预设知识图谱，其中，所述预设知识图谱中的目标词汇节点、目标词汇节点与各关键词节点之间的最短路径突出显示。

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