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龙图腾网获悉深圳安巽科技有限公司申请的专利实体提取与标注方法、设备及存储介质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：CN120387455B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510885888.X，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权实体提取与标注方法、设备及存储介质是由马庆贺;史美兵设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本实体提取与标注方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种实体提取与标注方法、设备及存储介质，包括：获取待处理的文本数据；从所述文本数据中提取反映文本特性的动态指标；基于所述动态指标确定规则引擎、统计模型及深度学习模型的组合权重；根据所述组合权重配置混合识别模型，并通过所述混合识别模型识别所述文本数据中的实体；对识别结果进行边界校验与类型标注，输出结构化实体信息。本申请通过动态权重分配机制优化多模型协同决策，显著提升任务文本中时间、地点等关键实体的提取精度和标注效率，实现任务要素的智能识别与结构化标注一体化。

本发明授权实体提取与标注方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种实体提取与标注方法，其特征在于，所述实体提取与标注方法包括以下步骤： 获取待处理的文本数据； 从所述文本数据中提取反映文本特性的动态指标； 基于所述动态指标确定规则引擎、统计模型及深度学习模型的组合权重； 根据所述组合权重配置混合识别模型，并通过所述混合识别模型识别所述文本数据中的实体； 对识别结果进行边界校验与类型标注，输出结构化实体信息； 其中，所述基于所述动态指标确定规则引擎、统计模型及深度学习模型的组合权重的步骤包括： 根据所述文本数据的应用场景类型选择对应的权重分配策略； 通过所述权重分配策略和所述动态指标为所述规则引擎、统计模型及深度学习模型分配决策权重； 其中，所述通过所述权重分配策略和所述动态指标为所述规则引擎、统计模型及深度学习模型分配决策权重的步骤包括： 基于所述规则引擎的动态权重调整为，针对术语密度、规范条款引用以及复杂度，以基准权重数值为准增加所述规则引擎的初始权重； 基于所述统计模型的动态权重调整为，基于复杂度、非常用词组合以及上下文稳定性增加或减少所述统计模型的初始权重； 基于所述深度学习模型的动态权重调整为，以所述待处理的文本数据的文本关联度、跨段落指代以及规则覆盖度为基准调整所述深度学习模型的初始权重； 以及，所述实体提取与标注方法还包括： 实时监测所述规则引擎、统计模型及深度学习模型在所述文本数据中的识别效能； 根据监测结果与预设权重调整条件的判定结果动态修正所述规则引擎、统计模型及深度学习模型的初始权重分配。

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