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龙图腾网获悉北方工业大学申请的专利一种多标签文本分类方法、系统及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：CN116737930B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202310718448.6，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种多标签文本分类方法、系统及设备是由臧淼;邢志强;庞枫骞;牛思懿设计研发完成，并于2023-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多标签文本分类方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种多标签文本分类方法、系统及设备，涉及文本分类领域，该方法包括获取学生对可持续发展的认知观点文本数据集；认知观点文本数据集中每一认知观点文本样本对应多个标签；对每一认知观点文本样本进行预处理，得到相应的文本token序列；利用预处理后的认知观点文本数据集，训练由BERT模型与coteaching模型结合得到的BERT‑CT多标签文本分类模型，得到训练好的BERT‑CT多标签文本分类模型；利用训练好的BERT‑CT多标签文本分类模型对待分类的认知观点文本进行分类。能够提高对认知观点文本分类的准确性和效率。

本发明授权一种多标签文本分类方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种多标签文本分类方法，其特征在于，包括： 获取学生对可持续发展的认知观点文本数据集；认知观点文本数据集中每一认知观点文本样本对应多个标签； 对每一认知观点文本样本进行预处理，得到相应的文本token序列； 利用预处理后的认知观点文本数据集，训练由BERT模型与coteaching模型结合得到的BERT-CT多标签文本分类模型，得到训练好的BERT-CT多标签文本分类模型； 利用训练好的BERT-CT多标签文本分类模型对待分类的认知观点文本进行分类； 所述对每一认知观点文本样本进行预处理，得到相应的文本token序列，具体包括： 利用BERT分词器中的wordpiece对认知观点文本样本的每个词和标点进行分字；每个字作为一个token； 在分字后的文本的开头和结尾分别加入token标记符； 加载Google开源的vocab.txt文件作为字典； 根据字典将添加标记符后的文本转换成文本token序列； 所述文本token序列的长度为500个字；当文本token序列的长度小于500个字时，用0进行填充； 所述BERT-CT多标签文本分类模型的训练过程为： 设置学习参数；所述学习参数包括：学习率、噪声率、轮次、迭代次数、隐藏单元、层数、自注意力机制的头数、小批量数据集样例数以及分类层权重； 获取两个训练好的BERT模型，并得到相应的权重参数； 从预处理后的认知观点文本数据集中获取训练数据集，结合coteaching模型，并基于两个训练好的BERT模型进行分类，得到更新后的权重参数。

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北方工业大学，其通讯地址为：100144 北京市石景山区晋元庄路5；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”。