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龙图腾网恭喜平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于人工智能的文本分类方法、装置、设备及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：CN114416984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202210033719.X，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权基于人工智能的文本分类方法、装置、设备及存储介质是由陈浩设计研发完成，并于2022-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的文本分类方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能技术领域，揭示了一种基于人工智能的文本分类方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：将所述目标文本输入预设的文本分类模型进行文本分类预测得到所述目标文本对应的目标文本分类结果；所述文本分类模型通过如下步骤得到：采用获取的多个训练样本、情感词词典和同义词词典对初始模型进行掩码训练，所述初始模型是基于Bert模型和分类预测层得到的模型，所述情感词词典和所述同义词词典用于对所述训练样本中的初始文本样本进行词语替换；将训练结束的所述初始模型作为所述文本分类模型。实现在微调阶段将掩码训练和文本分类预测训练同时进行，有效缓解Bert模型的两个训练阶段的差异性，增加训练得到的模型的鲁棒性。

本发明授权基于人工智能的文本分类方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的文本分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标文本；将所述目标文本输入预设的文本分类模型进行文本分类预测；获取所述文本分类模型输出的文本分类结果作为所述目标文本对应的目标文本分类结果；其中，所述文本分类模型通过如下步骤得到：采用获取的多个训练样本、情感词词典和同义词词典对初始模型进行掩码训练，其中，所述初始模型是基于Bert模型和分类预测层得到的模型，所述情感词词典和所述同义词词典用于对所述训练样本中的初始文本样本进行词语替换；将训练结束的所述初始模型作为所述文本分类模型；所述将所述目标文本输入预设的文本分类模型进行文本分类预测的步骤之前，还包括：获取多个所述训练样本；从各个所述训练样本中依次获取所述训练样本作为待训练样本；从所述待训练样本的初始文本样本中按照预设比例获取词语，得到待替换词语集，并将所述待替换词语集作为词语标定值；采用所述情感词词典判断所述待替换词语集中的每个词语是否为情感词，得到情感词集和非情感词集；根据预设的掩码符、所述同义词词典、所述待替换词语集、所述情感词集和所述非情感词集，对所述待训练样本的所述初始文本样本进行词语替换，得到目标文本样本；将所述目标文本样本输入所述初始模型分别进行掩码位置的词语预测和文本分类预测，得到词语预测值和文本分类预测值；根据所述待训练样本的文本分类标定值、所述词语标定值、所述词语预测值和所述文本分类预测值训练所述初始模型；重复执行确定所述待训练样本的步骤，直至达到预设的训练目标；将达到所述训练目标的所述初始模型作为所述文本分类模型；所述根据预设的掩码符、所述同义词词典、所述待替换词语集、所述情感词集和所述非情感词集，对所述待训练样本的所述初始文本样本进行词语替换，得到目标文本样本的步骤，包括：采用所述掩码符，对所述待训练样本的所述初始文本样本中的与所述非情感词集对应的各个词语进行替换，得到待处理文本样本；采用所述同义词词典，对所述待处理文本样本中的与所述情感词集对应的各个词语进行替换，得到所述目标文本样本；所述根据所述待训练样本的文本分类标定值、所述词语标定值、所述词语预测值和所述文本分类预测值训练所述初始模型的步骤，包括：将所述待训练样本的文本分类标定值、所述词语标定值、所述词语预测值和所述文本分类预测值输入预设的目标损失函数进行损失值计算，得到目标损失值；根据所述目标损失值对所述初始模型的网络参数进行更新；所述将所述待训练样本的文本分类标定值、所述词语标定值、所述词语预测值和所述文本分类预测值输入预设的目标损失函数进行损失值计算，得到目标损失值的步骤，包括：将所述待训练样本的所述词语标定值和所述词语预测值输入预设的词语预测损失函数进行损失值计算，得到第一损失值；将所述待训练样本的所述文本分类标定值和所述文本分类预测值输入预设的文本分类预测损失函数进行损失值计算，得到第二损失值；将所述第一损失值和所述第二损失值进行加权求和，得到所述目标损失值；其中，所述词语预测损失函数和所述文本分类预测损失函数均采用交叉熵损失函数，将词语预测的损失和文本分类预测的损失进行加权求和作为目标损失函数，根据词语预测的损失和文本分类预测的损失同时更新所述初始模型的网络参数。

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