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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种多语言文本分类方法、系统及装置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：CN116975286B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310839673.5，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种多语言文本分类方法、系统及装置是由阳爱民;林楠铠;曾培健;周栋设计研发完成，并于2023-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多语言文本分类方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多语言文本分类方法、系统及装置，该方法包括：获取多语言文本数据集；构建文本分类模型，所述文本分类模型包括文本表征模块、语言融合模块、文本去偏模块和文本分类模块；基于多语言文本数据集对文本分类模型进行训练，得到训练完成的文本分类模型；基于训练完成的文本分类模型对待测文本进行分类。该系统包括：数据获取单元、模型构建单元、模型训练单元和分类模块。该装置包括存储器以及用于执行上述多语言文本分类方法的处理器。通过使用本发明，能够解决现有多语言文本分类任务不具备足够的公平性的问题。本发明可广泛应用于数据分类领域。

本发明授权一种多语言文本分类方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种多语言文本分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取多语言文本数据集； 构建文本分类模型，所述文本分类模型包括文本表征模块、语言融合模块、文本去偏模块和文本分类模块； 基于多语言文本数据集对文本分类模型进行训练，得到训练完成的文本分类模型； 基于训练完成的文本分类模型对待测文本进行分类； 构建多语言文本分类公平性评估框架，对分类结果进行评估； 所述文本分类模型，其中： 文本表征模块，用于对文本进行编码和表示； 语言融合模块，通过对比学习缩小不同语言中具有相同目标标签的样本之间的语义距离； 文本去偏模块，通过对比学习缩短同一目标标签不同敏感属性值的样本之间的语义距离； 文本分类模块，用于根据语音距离和文本表示进行分类； 所述基于多语言文本数据集对文本分类模型进行训练，得到训练完成的文本分类模型这一步骤，其具体包括： 基于多语言文本数据集对文本分类模型进行训练； 构建对比损失函数作为语言融合模块和文本去偏模块的训练目标； 构建交叉熵损失函数作为文本分类模块的训练目标； 反向传播更新模型参数，得到训练完成的文本分类模型； 语言融合模块中对每个跨批次的样本i的对比损失函数为： 上式中，sim·表示余弦相似度函数，vi表示下标为i的样本的语义表示，vt表示下标为t的样本的语义表示，T表示批次中与样本i共享同一目标标签的所有其他样本构成的集合，t表示T中的某个样本的索引，k表示索引集合I去掉下标i后的集合中的某一个索引。

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