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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(qǐng)的專利基于深度學(xué)習(xí)算法的債券信息解析方法、裝置及電子設(shè)備獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114692596B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-10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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210168584.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/205；該發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)算法的債券信息解析方法、裝置及電子設(shè)備是由喻廣博;周靖宇設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-02-23向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于深度學(xué)習(xí)算法的債券信息解析方法、裝置及電子設(shè)備在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)算法的債券信息解析方法、裝置及電子設(shè)備，方法包括：預(yù)先構(gòu)建深度學(xué)習(xí)算法模型；獲取目標(biāo)域數(shù)據(jù)集，根據(jù)預(yù)設(shè)的標(biāo)注指南構(gòu)建輸入特征；根據(jù)輸入特征對(duì)深度學(xué)習(xí)算法模型中的編碼器依次進(jìn)行粗粒度預(yù)訓(xùn)練和細(xì)粒度預(yù)訓(xùn)練，生成目標(biāo)編碼器；對(duì)深度學(xué)習(xí)算法的解碼器進(jìn)行設(shè)置，生成目標(biāo)解碼器；根據(jù)目標(biāo)編碼器和目標(biāo)解碼器生成目標(biāo)深度學(xué)習(xí)算法模型；根據(jù)輸入特征對(duì)目標(biāo)深度學(xué)習(xí)算法模型進(jìn)行訓(xùn)練，生成債券解析模型；將待解析的債券信息輸入債券解析模型，輸出解析結(jié)果。本發(fā)明實(shí)施例實(shí)現(xiàn)對(duì)金融債券交易進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別，提升了富含數(shù)值數(shù)據(jù)的任務(wù)中整體準(zhǔn)確率；有效解決命名實(shí)體識(shí)別中實(shí)體嵌套的問(wèn)題，提高了解析效率。

本發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)算法的債券信息解析方法、裝置及電子設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)算法的債券信息解析方法,其特征在于,所述方法包括：預(yù)先構(gòu)建深度學(xué)習(xí)算法模型；所述深度學(xué)習(xí)算法模型包括編碼器和解碼器；獲取目標(biāo)域數(shù)據(jù)集，根據(jù)預(yù)設(shè)的標(biāo)注指南，構(gòu)建目標(biāo)域數(shù)據(jù)集對(duì)應(yīng)的輸入特征；根據(jù)輸入特征對(duì)深度學(xué)習(xí)算法模型中的編碼器依次進(jìn)行粗粒度預(yù)訓(xùn)練和細(xì)粒度預(yù)訓(xùn)練，生成目標(biāo)編碼器；對(duì)深度學(xué)習(xí)算法的解碼器進(jìn)行設(shè)置，生成目標(biāo)解碼器，所述目標(biāo)解碼器采用指針網(wǎng)絡(luò)；根據(jù)目標(biāo)編碼器和目標(biāo)解碼器生成目標(biāo)深度學(xué)習(xí)算法模型；根據(jù)輸入特征對(duì)目標(biāo)深度學(xué)習(xí)算法模型進(jìn)行訓(xùn)練，生成債券解析模型；獲取待解析的債券信息，將債券信息輸入債券解析模型，輸出解析結(jié)果；所述根據(jù)輸入特征對(duì)深度學(xué)習(xí)算法模型中的編碼器進(jìn)行粗粒度預(yù)訓(xùn)練，包括：獲取大量公開數(shù)據(jù)集生成弱監(jiān)督數(shù)據(jù)；根據(jù)輸入特征對(duì)深度學(xué)習(xí)算法的編碼器進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，并采用弱監(jiān)督數(shù)據(jù)對(duì)編碼器進(jìn)行監(jiān)督，生成第一編碼器，所述第一編碼器用于判斷輸入句子中的實(shí)體與非實(shí)體；所述根據(jù)輸入特征對(duì)深度學(xué)習(xí)算法模型中的編碼器進(jìn)行細(xì)粒度預(yù)訓(xùn)練，包括：獲取金融領(lǐng)域的命名實(shí)體詞典，根據(jù)命名實(shí)體詞典掃描輸入特征，并根據(jù)最大匹配算法自動(dòng)標(biāo)注；通過(guò)自動(dòng)篩選的策略，在每一輪的訓(xùn)練結(jié)束后都用訓(xùn)練好的模型去重新預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集，重新標(biāo)注置信度高的標(biāo)簽；使用遠(yuǎn)程監(jiān)督數(shù)據(jù)進(jìn)行下一輪的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，訓(xùn)練完成后，輸出目標(biāo)編碼器。

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