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龙图腾网恭喜北京百度网讯科技有限公司申请的专利用于生成分类模型的方法和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：CN110457476B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：201910721353.3，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权用于生成分类模型的方法和装置是由曲福;陈兴波;谢国斌;杜泓江;刘彦江;卢俊豪;冯博豪;秦文静;薛礼强;罗小兰设计研发完成，并于2019-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于生成分类模型的方法和装置在说明书摘要公布了：本公开的实施例公开了用于生成分类模型的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取训练样本集合，其中，训练样本包括样本文本和与样本文本对应的样本类别；确定训练样本集合的统计特征，其中，统计特征包括表征文本篇幅的形式特征；基于统计特征和对初始模型的训练，生成文本分类模型，其中，文本分类模型用于表征文本类别与文本之间的对应关系，初始模型从预设的预训练模型集合中选取。该实施方式实现了基于云计算技术的文本分类模型的自动生成，无需用户进行手工调参。

本发明授权用于生成分类模型的方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种用于生成分类模型的方法，包括： 获取训练样本集合，训练样本包括样本文本和与样本文本对应的样本类别； 确定所述训练样本集合的统计特征，所述统计特征包括表征文本篇幅的形式特征； 获取与所述统计特征匹配的包括多个初始超参数组的初始超参数组集合；从所述初始超参数组集合中选取初始超参数组，并对选取出的初始超参数组执行以下确定步骤：从预设的预训练模型集合中选取与所述初始超参数组中的初始模型超参数匹配的预训练模型作为初始模型；根据所述初始超参数组中的初始训练超参数对所述初始模型进行训练，生成准文本分类模型；基于验证文本集合对所述准文本分类模型进行评测，生成评测结果；从满足超参数组确定条件的评测结果对应的准文本分类模型中确定用于表征文本类别与文本之间对应关系的文本分类模型；响应于所生成的评测结果不满足所述超参数组确定条件，对所述初始超参数组集合中的初始超参数组进行更新；从更新后的初始超参数组集合中选取初始超参数组，继续执行所述确定步骤。

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