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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于置信度引导的文本分类方法、装置和计算机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：CN115292496B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210992878.2，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权基于置信度引导的文本分类方法、装置和计算机设备是由周鋆;杨昊;朱先强;朱承;张维明设计研发完成，并于2022-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于置信度引导的文本分类方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于置信度引导的文本分类方法、装置和计算机设备，包括：首先将待分类的目标文本输入预训练的文本分类模型，分别得到目标文本被分到各个文本类别的置信度，其中置信度是根据目标文本对应的softmax函数值取对数得到的，接着根据置信度以及文本类别数量和输入的目标文本的批量大小的乘积构建损失函数，通过优化损失函数更新文本分类模型，最后采用更新后的文本分类模型进行目标文本的分类。采用本发明可以大大提高文本分类的鲁棒性。

本发明授权基于置信度引导的文本分类方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于置信度引导的文本分类方法，其特征在于，所述方法包括： 将待分类的目标文本输入预训练的文本分类模型，分别得到所述目标文本被分到各个文本类别的置信度；所述置信度是根据所述目标文本对应的softmax函数值取对数得到的； 根据所述置信度以及文本类别数量和输入的目标文本的批量大小的乘积构建损失函数，通过优化所述损失函数更新所述文本分类模型； 采用更新后的所述文本分类模型进行所述目标文本的分类； 根据所述置信度与文本类别数量和输入的目标文本的批量大小的乘积构建损失函数，包括： 根据所述置信度与文本类别数量和输入的目标文本的批量大小的乘积构建第一损失函数： 其中，为第一损失函数，为文本分类模型参数，为目标文本的批量大小，为分类的文本类别数量，为第个文本类别对应的输出值； 在根据所述置信度与文本类别数量和输入的目标文本的批量大小的乘积构建损失函数之前，还包括： 分别计算各个所述目标文本对应的第一大置信度和第二大置信度的差值； 当所述差值小于预设阈值，为对应的所述目标文本赋予第一注意力系数； 当所述差值不小于预设阈值，为对应的所述目标文本赋予第二注意力系数； 根据所述置信度与文本类别数量和输入的目标文本的批量大小的乘积构建损失函数，包括： 根据所述第一注意力系数、所述第二注意力系数以及所述第一损失函数构建第二损失函数： 其中，为第二损失函数，为第二注意力系数，为第一注意力系数。

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中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号；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”。