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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京快確信息科技有限公司申請的專利基于融合預(yù)訓(xùn)練的文本抽取方法、系統(tǒng)及介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114398855B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06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)的專利申請?zhí)?專利號為：202210038607.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/126；該發(fā)明授權(quán)基于融合預(yù)訓(xùn)練的文本抽取方法、系統(tǒng)及介質(zhì)是由林遠(yuǎn)平;甘偉超;喻廣博;鄒鴻岳;周靖宇設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-01-13向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于融合預(yù)訓(xùn)練的文本抽取方法、系統(tǒng)及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于融合預(yù)訓(xùn)練的文本抽取方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，方法包括：獲取待抽取文本；通過預(yù)訓(xùn)練模型對所述待抽取文本進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練編碼，得到相應(yīng)的字符向量；選取所述字符向量中的至少部分對鄰近文本進(jìn)行語義提取，并拼接得到語義特征向量；對所述語義特征向量進(jìn)行特征選擇并融合得到有效詞語特征向量；對所述有效詞語特征向量進(jìn)行分流解碼，分別得到詞語分割結(jié)果和實(shí)體識別結(jié)果。通過基于預(yù)訓(xùn)練模型框架進(jìn)行編碼得到字符向量，并且融合字符向量中的至少部分進(jìn)行鄰近文本的語義提取以學(xué)習(xí)文本語義信息，增強(qiáng)語義的學(xué)習(xí)能力，使得最終得到的詞語分割結(jié)果能有效避免邊界模糊的問題，提高文本提取的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)基于融合預(yù)訓(xùn)練的文本抽取方法、系統(tǒng)及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于融合預(yù)訓(xùn)練的文本抽取方法，其特征在于，包括：獲取待抽取文本；通過預(yù)訓(xùn)練模型對所述待抽取文本進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練編碼，得到相應(yīng)的字符向量；選取所述字符向量中的至少部分對鄰近文本進(jìn)行語義提取，并拼接得到語義特征向量；對所述語義特征向量進(jìn)行特征選擇并融合得到有效詞語特征向量；對所述有效詞語特征向量進(jìn)行分流解碼，分別得到詞語分割結(jié)果和實(shí)體識別結(jié)果；所述通過預(yù)訓(xùn)練模型對所述待抽取文本進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練編碼，得到相應(yīng)的字符向量之前，所述方法還包括：對所述預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行對抗訓(xùn)練；所述選取所述字符向量中的至少部分對鄰近文本進(jìn)行語義提取，并拼接得到語義特征向量，包括：選取所述預(yù)訓(xùn)練模型中若干個預(yù)設(shè)位置的編碼層作為目標(biāo)編碼層；將所述目標(biāo)編碼層的輸出結(jié)果分別輸入至一一對應(yīng)連接的文本分類模型中進(jìn)行鄰近文本的語義提取，所述文本分類模型的數(shù)量與目標(biāo)編碼層相同，且各個文本分類模型的內(nèi)核大小不相同；對每個文本分類模型的提取結(jié)果進(jìn)行融合拼接，得到所述語義特征向量；將所述有效詞語特征向量分別輸入至已完成訓(xùn)練的實(shí)體識別任務(wù)層和詞語分割層；通過LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對全連接層的輸出進(jìn)行長距離語義特征的提取，將LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是輸出結(jié)果作為實(shí)體識別任務(wù)中解碼層的輸入，解碼層采用CRF進(jìn)行實(shí)體標(biāo)簽預(yù)測，最終輸出相應(yīng)的實(shí)體標(biāo)注；通過CRF解碼器對全連接層的輸出進(jìn)行解碼，輸出所述有效詞語特征向量中的字符標(biāo)記，得到詞語分割結(jié)果，所述字符標(biāo)記包括實(shí)體開始標(biāo)記、實(shí)體剩余標(biāo)記以及非實(shí)體標(biāo)記。

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