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龙图腾网恭喜平安科技(深圳)有限公司申请的专利文本分类方法、装置、设备及存储介质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：CN115248862B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202210968439.8，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权文本分类方法、装置、设备及存储介质是由吴育人;庄伯金设计研发完成，并于2022-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本分类方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及自然语言处理领域，具体公开了一种文本分类方法、装置、设备及存储介质。该文本分类方法包括：获取通话数据，将通话数据分割为客户的第一通话数据和坐席的第二通话数据，第一通话数据和第二通话数据包括时间标签；在BERT语言模型中对第一通话数据和第二通话数据进行向量化编码，得到包括标记向量的第一表征矩阵以及第二表征矩阵；在全连接神经网络模型中根据标记向量对第一表征矩阵和第二表征矩阵进行融合处理，得到第一表征矩阵对应的第一目标向量以及第二表征矩阵对应的第二目标向量；根据第一目标向量确定第一通话数据的分类标签，根据第二目标向量确定第二通话数据的分类标签。这样，提高了文本分类的准确性。

本发明授权文本分类方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种文本分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取客户与坐席的通话数据，对所述通话数据进行分割并添加时间标签，得到所述客户的第一通话数据和所述坐席的第二通话数据，所述第一通话数据和所述第二通话数据包括时间标签；将所述第一通话数据和所述第二通话数据输入至预先训练好的文本分类模型，所述文本分类模型至少包括BERT语言模型和全连接神经网络模型；其中，所述BERT语言模型对所述第一通话数据和所述第二通话数据进行向量化编码，得到第一表征矩阵以及第二表征矩阵，所述第一表征矩阵和所述第二表征矩阵包括所述时间标签对应的标记向量；所述全连接神经网络模型根据所述标记向量对所述第一表征矩阵和所述第二表征矩阵进行融合处理，得到所述第一表征矩阵对应的第一目标向量以及所述第二表征矩阵对应的第二目标向量；根据所述第一目标向量确定所述第一通话数据的分类标签，根据所述第二目标向量确定所述第二通话数据的分类标签；所述文本分类模型还包括LSTM模型；所述预先训练好的BERT语言模型还对每个所述第二表征矩阵的多维向量进行线性化编码，得到多个第三表征矩阵；所述LSTM模型根据所述标记向量获取各个所述第三表征矩阵之间的关联关系并根据所述关联关系修正所述第三表征矩阵，得到第四表征矩阵；所述全连接神经网络模型根据所述标记向量对所述第一表征矩阵、所述第二表征矩阵和所述第四表征矩阵进行融合处理，输出所述第一表征矩阵对应的第一目标向量以及所述第二表征矩阵对应的第二目标向量；所述BERT语言模型包括嵌入层和注意力层，所述BERT语言模型的嵌入层与所述全连接神经网络模型连接，所述BERT语言模型的注意力层与所述LSTM模型连接；所述LSTM模型还与所述全连接神经网络模型连接。

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