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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种基于层级标签融合模型的电信投诉工单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：CN121278110B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511832781.5，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于层级标签融合模型的电信投诉工单分类方法是由李渭;黄子琦;曾佑锦;涂瑜琼设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于层级标签融合模型的电信投诉工单分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于层级标签融合模型的电信投诉工单分类方法。该方法首先对工单数据进行清洗和标准化，构建包含一、二、三级标签的层级标签体系，并基于电信业务实时负载系数动态调整数据增强强度，以缓解数据不平衡问题。核心模型通过语义编码模块分别生成文本和标签的语义向量；语义匹配模块计算余弦相似度并输出概率分布；层级加权FocalLoss模块增强对底层长尾标签的关注；层级约束推理模块通过损失掩码和互斥惩罚实施“父标签必选”规则。本方法能有效融合层级标签语义，提升分类准确率、层级一致性和对少数类标签的识别能力，实现电信投诉工单的自动化、精细化分类。

本发明授权一种基于层级标签融合模型的电信投诉工单分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于层级标签融合模型的电信投诉工单分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 层级标签体系构建：对电信投诉工单数据进行清洗，剔除无意义词汇、特殊符号及无效文本，并对业务实体进行标准化映射；构建包含一级、二级和三级标签的层级标签体系，明确标签间的隶属关系；采用分层抽样方法划分数据集为训练集、验证集和测试集，基于电信业务实时负载系数动态调整数据增强强度，其中所述电信业务实时负载系数是从电信网络运维系统中引入的反映系统处理能力的动态参数，当负载系数高于阈值时减少增强倍数维持处理效率，当负载系数低于阈值时增加增强倍数提升数据多样性； 层级标签融合模型构建：构建基于预训练语言模型的分类模型，包括语义编码模块、语义匹配模块和层级约束模块；所述语义编码模块分别生成工单文本和层级标签的语义向量；所述语义匹配模块计算文本与标签语义向量的相似度并输出概率分布；所述层级约束模块通过损失调整机制实施层级逻辑约束，确保父标签必选规则并处理标签互斥关系； 所述层级约束模块遵循“父标签必选”规则，若模型预测三级标签L3，则其对应的二级标签L2和一级标签L1必须同时被选中；通过损失掩码机制实现该约束，当L3被预测而L1或L2未被预测时，对L3的损失值进行加权惩罚，保持层级逻辑一致性；同时建立标签共现约束矩阵，对互斥标签设置互斥惩罚项，若同时预测互斥标签则额外增加5倍损失； 层级加权FocalLoss模块：采用改进的FocalLoss损失函数，计算公式为：，其中为预测概率，真实标签为1时，，否则=；为平衡因子，根据样本占比动态调整，样本占比＜5%的标签，样本占比为5%-20%的标签，样本占比＞20%的标签；为标签层级，取值为1、2、3；为聚焦参数，取值为2.0；通过层级系数提升底层标签的损失权重，增强模型对长尾标签的关注度； 模型训练：配置模型训练参数，包括优化器、学习率策略和批处理设置，采用早停机制和交叉验证流程优化训练过程，防止过拟合并提升模型泛化能力； 将预处理后的工单文本输入训练好的模型，通过文本语义编码、标签语义匹配和层级约束推理，输出包含一级、二级和三级标签的分类结果及预测概率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南昌大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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