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龙图腾网获悉厦门知链科技有限公司申请的专利基于深度学习的自然语言文本数据智能分类方法及系统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：CN120929601B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202511434079.3，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权基于深度学习的自然语言文本数据智能分类方法及系统是由邱华;陈华龙;涂俊崇;许海滨设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的自然语言文本数据智能分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于深度学习的自然语言文本数据智能分类方法及系统，涉及自然语言处理技术领域，所述方法包括：步骤1，针对文本中存在的对抗性变体，采用上下文感知机制分析目标词汇的真实语义，结合词义库与动态学习率调整策略的预训练过程，生成语义一致的候选替换词汇集合；步骤2，基于候选替换词汇集合，进行多维度语义相似度计算与情感倾向判别，通过语境适配策略确定符合原始文化背景的适用词汇，生成标准化文本序列。本发明通过多维度语义分析、文化语境融合、跨粒度特征构建及动态参数校正，实现自然语言文本分类的准确性和适配性。

本发明授权基于深度学习的自然语言文本数据智能分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的自然语言文本数据智能分类方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1，针对文本中存在的对抗性变体，采用上下文感知机制分析目标词汇的真实语义，结合词义库与动态学习率调整策略的预训练过程，生成语义一致的候选替换词汇集合； 步骤2，基于候选替换词汇集合，进行多维度语义相似度计算与情感倾向判别，通过语境适配策略确定符合原始文化背景的适用词汇，生成标准化文本序列；具体包括：针对候选替换词汇集合中的每一词汇，分别计算与目标词汇在语法、语义和语用维度上的相似度数值，并根据预设权重将相似度数值加权融合，生成综合语义相似度得分；基于综合语义相似度得分，利用情感分类器对候选词汇进行情感倾向判别，计算情感极性概率分布，并与原始文本情感极性进行比对，筛选出情感倾向一致的词汇，构成情感一致的候选子集；在情感一致的候选子集基础上，结合从原始文本中提取的文化背景与语境特征，对子集进行语境适配性评估，以得到语境适配性评估结果；根据语境适配性评估结果，将选出的适用词汇替换原始文本中的目标词汇，生成语法正确、语义连贯且语境适配的标准化文本序列； 步骤3，对标准化文本序列进行词向量映射，通过多尺度卷积操作融合局部语义信息，构建跨粒度对抗性特征表示； 步骤4，基于跨粒度对抗性特征表示，运用语境敏感的自注意力机制获取上下文依赖关系，生成携带文化语境重要性度量的分类特征向量； 步骤5，将分类特征向量输入多语言自适应分类过程，完成违规类型识别并生成带有可信度评估的分类结果； 步骤6，根据分类结果，对判别误差样本进行分析与特征重构，构建误差分布表征，基于误差分布的时序关联特性生成参数校正量，并利用多级反馈循环结构将参数校正量动态集成到学习过程中，形成最终分类结果。

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