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龙图腾网恭喜深圳大学申请的专利一种教育信息分类方法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：CN118673150B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202410964171.X，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种教育信息分类方法及相关设备是由陈思佳;潘锋;宋广为设计研发完成，并于2024-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种教育信息分类方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种教育信息分类方法，包括：获取第一样本语料与第二样本语料；对第一样本语料与第二样本语料进行融合处理，得到第三样本语料，第三样本语料包括教育类型与非教育类型的融合文本信息；通过第一样本语料、第二样本语料以及第三样本语料对待训练的教育分类模型进行有监督训练，在训练完成后，得到训练好的教育分类模型；获取待分类教育信息，通过训练好的教育分类模型对待分类教育信息进行分类，得到待分类教育信息的分类类型。利用第一样本语料、第二样本语料和第三样本语料来训练教育分类模型，使得模型充分学习并理解教育类型和非教育类型文本的内在特征及其内在差异，提高教育信息的分类准确性。

本发明授权一种教育信息分类方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种教育信息分类方法，其特征在于，包括：获取第一样本语料与第二样本语料，所述第一样本语料中包括教育类型的文本信息，所述第二样本语料包括非教育类型的文本信息；对所述第一样本语料与所述第二样本语料进行融合处理，得到第三样本语料，所述第三样本语料包括教育类型与非教育类型的融合文本信息；具体对每个所述第一样本语料进行文本拆分，得到多个第一子语料数据；对每个所述第二样本语料进行文本拆分，得到多个第二子语料数据；将所述第一子语料数据与所述第二子语料数据按教育类型与非教育类型进行聚类处理，得到所述教育类型的第一子语料数据簇和所述非教育类型的第二子语料数据簇；确定所述第一子语料数据簇与所述第二子语料数据簇之间的中间空间，所述中间空间到所述第一子语料数据簇与到所述第二子语料数据簇的距离相同；以所述中间空间为目标语义空间，基于所述第一子语料数据簇以及所述第二子语料数据簇中的子语料数据来生成所述目标语义空间中的语料文本，得到第三样本语料；在第一训练阶段，通过所述第一样本语料以及所述第二样本语料对待训练的教育分类模型进行有监督训练，在第一损失值下降到预设损失值后，得到第一阶段训练模型；在第二训练阶段，通过所述第一样本语料、所述第二样本语料以及所述第三样本语料对第一阶段训练模型进行有监督训练，在第二损失值下降到预设损失值后，得到第二阶段训练模型；将所述第二阶段训练模型确定为训练好的教育分类模型；所述第一损失值通过如下的第一损失函数进行计算得到： ；其中，为教育类型时取值为1，为非教育类型时取值为0，为待训练的教育分类模型的输出，为第一样本语料或第二样本语料，为类型标签；所述第二损失值通过如下的第二损失函数进行计算得到： ；其中，`为第一样本语料或第二样本语料或第三样本语料，为第一阶段训练模型的输出，在`为教育类型时取值为1，在`为非教育类型时取值为0，在`的伪教育类型或伪非教育类型时为0，在`为伪教育类型时取1，在`为伪非教育类型时取0，在`为教育类型或非教育类型时为0，表示类型标签与第一阶段训练模型的输出之间的距离，表示当小于a时取a，当大于a时取，a表示所述目标语义空间的中心语义向量到所述第一子语料数据簇或所述第二子语料数据簇的距离；在训练完成后，得到训练好的教育分类模型，所述教育分类模型的输出为所述教育类型或所述非教育类型；获取待分类教育信息，通过训练好的所述教育分类模型对所述待分类教育信息进行分类，得到所述待分类教育信息的分类类型。

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