西南财经大学杨新获国家专利权
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龙图腾网获悉西南财经大学申请的专利基于大模型的多粒度金融文本噪声开放分类方法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：CN120123518B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510608156.6，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权基于大模型的多粒度金融文本噪声开放分类方法是由杨新;李艳花;欧阳小草;张桀;潘超凡;任灵飞;李婷婷;王景凯;杨晓龙设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于大模型的多粒度金融文本噪声开放分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大模型的多粒度金融文本噪声开放分类方法，属于文本噪声分类技术领域，包括：提取金融文本的语义特征；对语义特征进行聚类处理，得到多个不同标签的粒球，并计算多个不同标签的粒球的属性；根据样本在粒球中的位置与粒球的属性，将粒球内样本分类为干净样本、分布内噪声、分布外噪声。通过聚类处理得到多个不同标签的粒球，并计算各粒球的属性，此时每个类别最终由具有相同标签但属性不同的多个粒球表示，能够有效反映类别的多粒度原型和分布范围，提高了表征学习效果。同时，根据样本在粒球中的位置与粒球的属性进行分类处理，能够适用于各种分布类型的数据环境。
本发明授权基于大模型的多粒度金融文本噪声开放分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的多粒度金融文本噪声开放分类方法，其特征在于，所述方法包括训练步骤： 提取金融文本的语义特征； 对语义特征进行聚类处理，得到多个不同标签的粒球，并计算多个不同标签的粒球的属性，包括容量、纯度、质心和半径； 根据样本在粒球中的位置与粒球的属性，将粒球内样本分类为干净样本、分布内噪声、分布外噪声，包括以下子步骤： 将粒球纯度大于高纯度阈值且粒球容量大于高容量阈值的粒球定义为高质量粒球，对高质量粒球中样本进行噪声分类包括：若样本到质心的距离小于粒球的半径，且样本和粒球具有相同的标签，将样本分类为干净样本；若样本到质心的距离小于粒球的半径，且样本和粒球标签不同，将样本分类为分布内噪声； 将粒球纯度小于低纯度阈值且粒球容量小于低容量阈值的粒球定义为低质量粒球，将低质量粒球内的样本分类为分布外噪声。
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