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龙图腾网恭喜华为技术有限公司申请的专利文本分类模型的训练方法、系统及相关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：CN112256867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-20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：202011035101.4，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权文本分类模型的训练方法、系统及相关设备是由饶思维;张鹏;马鑫典;张静;田光见设计研发完成，并于2020-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本分类模型的训练方法、系统及相关设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种文本分类模型的训练方法、系统及相关设备，其中，所述方法包括：采用第一超参数和多个样本词向量序列对张量网络进行第一轮迭代训练，以得到目标纠缠熵，所述目标纠缠熵的值为在进行所述第一轮迭代训练过程中得到的第一纠缠熵收敛时的值；根据所述目标纠缠熵计算得到第二超参数；采用所述第二超参数和所述多个样本词向量序列对所述张量网络进行第二轮迭代训练，得到所述文本分类模型，其中，所述文本分类模型为在进行所述第二轮迭代训练过程中计算得到的第二纠缠熵收敛时的张量网络模型。采用本申请实施例，能够极大程度地降低模型训练的难度和成本以及过拟合现象的产生。

本发明授权文本分类模型的训练方法、系统及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种文本分类模型的训练方法，其特征在于，所述方法由计算机装置执行，所述方法包括：采用第一超参数和多个样本词向量序列对张量网络进行第一轮迭代训练，以得到目标纠缠熵，其中，所述目标纠缠熵的值为在进行所述第一轮迭代训练过程中得到的第一纠缠熵收敛时的值，所述张量网络包括r个生成式张量网络和判别式张量网络，所述r为正整数；根据所述目标纠缠熵计算得到第二超参数；采用所述第二超参数和所述多个样本词向量序列对所述张量网络进行第二轮迭代训练，得到所述文本分类模型，其中，所述文本分类模型为在进行所述第二轮迭代训练过程中计算得到的第二纠缠熵收敛时的张量网络模型。

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