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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京感易智能科技有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利金融領(lǐng)域基金合同結(jié)構(gòu)化方法、系統(tǒng)和設(shè)備獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114757173B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202210362432.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/279；該發(fā)明授權(quán)金融領(lǐng)域基金合同結(jié)構(gòu)化方法、系統(tǒng)和設(shè)備是由王華濤;胡殿明;劉雨亮;朗凱;利秀明;田崧頤設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-04-07向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本金融領(lǐng)域基金合同結(jié)構(gòu)化方法、系統(tǒng)和設(shè)備在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明屬于文本處理領(lǐng)域，具體涉及了一種金融領(lǐng)域基金合同結(jié)構(gòu)化方法、系統(tǒng)和設(shè)備，旨在解決現(xiàn)有的結(jié)構(gòu)化文本識(shí)別方法對(duì)垂直領(lǐng)域覆蓋度不廣、準(zhǔn)確性不高、信息不完整的問(wèn)題。本發(fā)明包括：將待處理文檔轉(zhuǎn)化為超文本格式獲得待處理超文本；基于所述待處理超文本，獲取要素定位；基于所述要素定位，抽取要素方案；基于所述要素方案，根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯規(guī)則庫(kù)輸出業(yè)務(wù)內(nèi)容；基于所述業(yè)務(wù)內(nèi)容，組合為結(jié)構(gòu)化結(jié)果。本發(fā)明增加了詞典知識(shí)庫(kù)及業(yè)務(wù)邏輯規(guī)則庫(kù)，引入了較新的深度學(xué)習(xí)模型即MRC模型，大大提升了模型的準(zhǔn)確率及效率，搭建了更完善的金融領(lǐng)域基金合同結(jié)構(gòu)化的框架系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)插拔，通用性強(qiáng)，可快速?gòu)?fù)制到不同的場(chǎng)景中。

本發(fā)明授權(quán)金融領(lǐng)域基金合同結(jié)構(gòu)化方法、系統(tǒng)和設(shè)備在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種金融領(lǐng)域基金合同結(jié)構(gòu)化方法，其特征在于，所述方法包括：將待處理文檔轉(zhuǎn)化為超文本格式獲得待處理超文本；基于所述待處理超文本，獲取要素定位；基于關(guān)鍵詞知識(shí)庫(kù)、抽取方案和要素定位，抽取要素內(nèi)容；基于所述要素內(nèi)容，根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯規(guī)則庫(kù)輸出業(yè)務(wù)內(nèi)容；基于所述業(yè)務(wù)內(nèi)容，組合為結(jié)構(gòu)化結(jié)果；所述結(jié)構(gòu)化結(jié)果的數(shù)據(jù)類(lèi)型為key-value對(duì)；所述基于所述業(yè)務(wù)內(nèi)容，組合為結(jié)構(gòu)化結(jié)果，具體為通過(guò)業(yè)務(wù)邏輯知識(shí)庫(kù)將業(yè)務(wù)內(nèi)容組合成結(jié)構(gòu)化結(jié)果；所述業(yè)務(wù)邏輯知識(shí)庫(kù)通過(guò)訓(xùn)練好的關(guān)系抽取模型抽取，訓(xùn)練好的關(guān)系抽取模型的訓(xùn)練方法包括：獲取具有人工標(biāo)注的金融領(lǐng)域文檔作為訓(xùn)練集；通過(guò)所述關(guān)系抽取模型從訓(xùn)練集中抽取訓(xùn)練集文本邏輯規(guī)則；所述關(guān)系抽取模型為MRC模型；通過(guò)所述訓(xùn)練集文本邏輯規(guī)則計(jì)算抽取結(jié)果性能，通過(guò)隨機(jī)梯度方法調(diào)整模型參數(shù)，直至所述抽取結(jié)果性能達(dá)到設(shè)定的閾值，且損失函數(shù)收斂，獲得訓(xùn)練好的關(guān)系抽取模型；所述損失函數(shù)采用條件隨機(jī)場(chǎng)函數(shù)：Loss＝-logPy1,y2,……,yn丨X其中，X表示輸入樣本，y1表示關(guān)系抽取模型第1條路徑的輸出，y2關(guān)系抽取模型第2條路徑的輸出，yn表示關(guān)系抽取模型第n條路徑的輸出，n表示關(guān)系抽取模型的路徑總數(shù)，P表示求最大的概率。

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