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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利适用于文本审核的分类模型的训练方法及其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：CN116226375B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310019334.2，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权适用于文本审核的分类模型的训练方法及其装置是由王赞博;曹宇慧;黄硕;陈永锋设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本适用于文本审核的分类模型的训练方法及其装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种适用于文本审核的分类模型的训练方法及其装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、计算机技术领域。该方法包括：基于预训练语言模型对第i轮文本样本集中的文本样本进行不同类型的预测，以获取不同预测类型的增强文本样本；基于第j轮训练后的第一分类模型获取增强文本样本的标签和置信度；根据增强文本样本的预测类型、增强文本样本的标签和置信度对增强文本样本进行筛选，根据筛选后的增强文本样本对第i轮文本样本集进行更新，获取第i+1轮文本样本集，以对第一分类模型进行训练，得到第j+1轮训练后的第二分类模型。本公开可以避免模型训练时引入噪声，充分挖掘分类模型的泛化能力，有利于提升分类模型准确率。

本发明授权适用于文本审核的分类模型的训练方法及其装置在权利要求书中公布了：1.一种适用于文本审核的分类模型的训练方法，其中，包括： 针对多个文本审核类型中的任一文本审核类型，获取所述文本审核类型对应的第i轮文本样本集和第j轮训练后的第一分类模型，所述i、j为正整数； 基于预训练语言模型对所述第i轮文本样本集中的文本样本进行不同类型的预测，以获取不同预测类型的增强文本样本，所述预测类型包括掩码预测和续写预测； 基于所述第一分类模型获取所述增强文本样本的标签和置信度； 根据所述增强文本样本的预测类型、所述增强文本样本的标签和置信度对所述增强文本样本进行筛选，并根据筛选后的所述增强文本样本对所述第i轮文本样本集进行更新，得到第i+1轮文本样本集，不同预测类型对应不同的筛选策略； 根据所述第i+1轮文本样本集对所述第一分类模型进行训练，获取第j+1轮训练后的第二分类模型，并继续获取下一轮文本样本集对所述第二分类模型进行训练，直至训练结束生成目标分类模型； 所述基于预训练语言模型对所述第i轮文本样本集中的文本样本进行不同类型的预测，以获取不同预测类型的增强文本样本，包括： 对所述文本样本进行掩码覆盖，并基于所述预训练语言模型对掩码覆盖后的所述文本样本进行掩码预测，生成预测类型为掩码预测的增强文本样本； 基于预设的提示词对所述文本样本进行改写，并基于所述预训练语言模型对改写后的所述文本样本进行续写预测，生成预测类型为续写预测的增强文本样本。

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