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龙图腾网获悉浪潮通用软件有限公司申请的专利一种基于线性结构的信息抽取方法、设备及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：CN117633222B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202311576828.7，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种基于线性结构的信息抽取方法、设备及介质是由杨威设计研发完成，并于2023-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于线性结构的信息抽取方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了基于线性结构的信息抽取方法、设备及介质，方法包括：设计线性结构编码，将实体信息和实体关系进行联合表示，并设定提示模板，对预训练语言模型进行训练，得到生成式语言模型，在预训练语言模型的训练中，使用注意力残差结构，获取自然语言数据，基于线性结构编码，得到对应的输入序列，通过编码器进行编码，并通过解码器按照输入序列的输入顺序进行解码，得到解码器输出的目标词表的第一预测概率，得到目标信息的第二预测概率，并根据第二预测概率，得到目标信息。实现了实体信息与关系信息的联合抽取，有效地整合实体信息和关系信息，将信息抽取的两个任务在对模型的训练中具有相同的底层操作，增强了任务之间的依赖性。

本发明授权一种基于线性结构的信息抽取方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于线性结构的信息抽取方法，其特征在于，包括： 设计线性结构编码，将实体信息和实体关系进行联合表示，并设定提示模板，以实现通过所述提示模板，指导预训练语言模型生成所述线性结构编码对应的信息，具体包括： 基于二元组与三元组的结构，设计线性结构编码，以表示实体和关系信息，所述线性结构编码的格式为：第一实体类型：第一实体名第一关系类型：第一关系第二关系类型：第二关系第二实体类型：第二实体名； 设定提示模板，通过所述提示模板来对应所述线性结构编码，以实现通过所述提示模板指导预训练语言模型生成线性结构信息，其中，所述提示模板包括EntityType实体类型字段和RelationType关系类型字段； 根据所述提示模板，对所述预训练语言模型进行训练，得到生成式语言模型； 其中，在所述预训练语言模型的训练中，使用注意力残差结构，将所述注意力残差结构中的残差块，放在所述预训练语言模型多头注意力层的自注意力头中，以实现对所述预训练模型的训练优化； 获取自然语言数据，基于所述生成式语言模型中的所述线性结构编码，得到对应的输入序列，将所述输入序列通过编码器进行编码，并通过解码器按照所述输入序列的输入顺序进行解码，得到所述解码器输出的目标词表的第一预测概率，根据所述第一预测概率，得到目标信息的第二预测概率，并根据所述第二预测概率，得到所述目标信息。

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