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龙图腾网获悉银清科技有限公司申请的专利金融文本多标签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：CN116484000B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202310448239.4，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权金融文本多标签分类方法及装置是由曾菊儒;励胜;朱珣;张晓光;马学军;刘约克设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本金融文本多标签分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种金融文本多标签分类方法及装置，该方法包括：获取待多标签分类金融文本的多个语句；将多个语句输入预先建立的金融文本多标签分类模型得到每一语句对应的多个类别；该模型为：以少样本的有类别标注样本为初始样本集，循环训练分类模型，直到给所有无标注语句标注上标签得到的模型，每一循环周期得到的有类别标注样本加入到下一周期的样本集中训练模型，根据模型分类结果与已有类别标注样本为中心对无标注语句无监督初次聚类结果比对，给无标注语句标上标签；训练时通过自适应调整Lawl函数和Lcal函数动态调整样本集迭代训练模型。本发明提高了金融文本多标签分类的准确率。

本发明授权金融文本多标签分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种金融文本多标签分类方法，其特征在于，包括： 获取待多标签分类的金融文本对应的多个语句； 将多个语句输入预先建立的金融文本多标签分类模型中，识别得到每一语句对应的多个类别；所述金融文本多标签分类模型为：以少于预设样本数目的有类别标注的样本为初始样本集，循环执行训练金融文本多标签分类模型的操作，直到给所有无标注的语句标注上类别标签，得到的金融文本多标签分类模型，每一循环周期得到的有类别标注的样本加入到下一循环周期的样本集中训练金融文本多标签分类模型，其中，根据金融文本多标签分类模型的分类结果与以少于预设样本数目的有类别标注的样本为中心对无标注的语句进行无监督初次聚类的结果比对，给无标注的语句标注上标签；在训练的过程中通过自适应调整Lawl和Lcal两个损失函数来动态调整样本集数据迭代训练金融文本多标签分类模型；Lawl的含义是AttentionWrongLoss通过给分类错误的样本大于预设值的权重，Lcal的含义是Class-balancedAttentionLoss给不同的标签赋予不同的权重，剔除小于设定阈值的标签。

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