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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于平衡校准提示和自训练的零样本短文本分类方法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：CN119106138B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202411282412.9，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权基于平衡校准提示和自训练的零样本短文本分类方法是由李培培;闫文书;胡学钢设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于平衡校准提示和自训练的零样本短文本分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于平衡校准提示和自训练的零样本短文本分类方法，包括：1使用提示模板封装短文本数据集；2构建基于预训练模型的提示分类模型；3对提示分类模型的标签预测偏向进行校准，并对数据集进行初步预测；4根据模型对预测的自信程度划分高自信度数据和低置信度数据；5使用高自信度数据训练多个教师模型指导低自信度数据训练学生模型；6使用学生模型完成最终的短文本分类任务。本发明能在短文本数据标签完全缺失的场景下，提高短文本分类性能。

本发明授权基于平衡校准提示和自训练的零样本短文本分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于平衡校准提示和自训练的零样本短文本分类方法，其特征在于，是按照如下步骤进行： 步骤1：使用提示模板封装短文本数据集： 步骤1.1：给定无标记短文本数据集和标签集，其中，和分别表示中的第个短文本和中的第个标签，和分别表示所述无标记短文本数据集中的短文本个数和标签集中的标签个数； 步骤1.2：构建由若干词和一个标记共同组成的一段自然文本并作为自定义的模板，利用模板对所述无标记短文本数据集中的每个短文本分别封装后，得到封装短文本数据集，其中，表示中的第个封装短文本； 步骤1.3：对随机采样后，获得封装支持短文本数据集，其中，表示第个封装支持短文本，表示封装支持短文本的数量； 步骤2：构建基于预训练模型的提示分类模型，包括：预训练掩码语言模型、标签映射器； 步骤2.1：所述预训练掩码语言模型对进行处理，得到第个单词预测嵌入编码； 步骤2.2：所述标签映射器对进行处理，得到的标签为的预测概率，从而由Q个封装支持短文本下每个标签的预测概率构成一个维度为的概率矩阵； 步骤3：利用提示分类模型对进行初步预测后，再使用概率矩阵对初步预测后的结果进行校准，以获得校准后的预测概率，从而将校准后的最大预测概率所对应的标签作为的伪标签； 步骤4：构建高置信度封装短文本数据集和低置信度封装短文本数据集； 步骤5：构建m个教师模型并使用高置信度封装短文本数据集进行训练，得到训练后的m个教师模型，其中，表示第个教师模型，表示训练后的第个教师模型； 步骤6：基于低置信度封装短文本数据集，使用指导学生模型训练，从而得到训练后的学生模型； 步骤7：将第个封装短文本输入训练后的学生模型中进行处理，最终获得的预测标签。

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合肥工业大学，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193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”。

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