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龙图腾网恭喜有米科技股份有限公司申请的专利基于中心损失的文本层级分类方法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：CN114996447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202210545241.9，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权基于中心损失的文本层级分类方法及装置是由钟艺豪;李展铿设计研发完成，并于2022-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于中心损失的文本层级分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于中心损失的文本层级分类方法及装置，该方法包括：确定欲分类的目标处理文本；将所述目标处理文本输入至训练好的层级分类神经网络模型，以输出得到所述目标处理文本对应的多个相互之间存在层级关系的类别；所述层级分类神经网络模型在训练中采用中心损失函数进行优化直至所述中心损失函数最小化；所述中心损失函数的值用于表征训练文本的文本向量与任一对应的训练输出类别的中心表征向量之间的训练向量距离。可见，本发明能够利用基于中心损失函数训练得到的层级分类算法模型对文本进行层级分类，以实现对文本的多层级分类，从而能够提高文本分类的精度和效率，有助于后续利用分类后的文本进行进一步的智能算法处理。

本发明授权基于中心损失的文本层级分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于中心损失的文本层级分类方法，其特征在于，所述方法包括：确定欲分类的目标处理文本；将所述目标处理文本输入至训练好的层级分类神经网络模型，以输出得到所述目标处理文本对应的多个相互之间存在层级关系的类别；所述层级分类神经网络模型在训练中采用中心损失函数进行优化直至所述中心损失函数最小化；所述中心损失函数的值用于表征训练文本的文本向量与任一对应的训练输出类别的中心表征向量之间的训练向量距离，其中，所述中心损失函数的值包括第一函数值和第二函数值之和；所述第一函数值包括所述训练文本的文本向量与每一对应的训练输出类别的中心表征向量之间的训练向量距离的总和；所述第二函数值包括所述训练文本对应的所有所述训练输出类别中所有上级类别对应的距离差值和零之间的最大值的总和；所述距离差值为所述上级类别的中心表征向量与其直接下属的下级类别的中心表征向量之间的类别向量距离，与类别距离阈值的差值；其中，预设有多个相互之间存在层级关系的类别层级，每一所述类别层级中包括有多个类别，且每一所述类别均对应有一个中心表征向量；其中，所述目标处理文本对应的多个相互之间存在层级关系的类别从属于预设的多个相互之间存在层级关系的类别层级。

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