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龙图腾网获悉中国计量大学申请的专利一种基于自适应权重融合的实体抽取方法和装置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：CN120632111B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202511136738.5，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于自适应权重融合的实体抽取方法和装置是由吴向平;梅毅鸣;张荣运设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应权重融合的实体抽取方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于自适应权重融合的实体抽取方法和装置，包括：获取待抽取工业文本；将待抽取工业文本输入到预先训练好的实体抽取模型中进行实体抽取，得到待抽取工业文本的实体抽取结果；其中，实体抽取模型包括输入预处理层、文本编码层、特征提取层和分类层，通过在实体抽取模型中融合预训练语言模型、BiLSTM网络和自适应多头注意力机制，其有效解决了BERT因长文本截断导致的语义丢失问题，从而提高了实体抽取的准确率。

本发明授权一种基于自适应权重融合的实体抽取方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应权重融合的实体抽取方法，其特征在于，包括： 获取待抽取工业文本； 将所述待抽取工业文本输入到预先训练好的实体抽取模型中进行实体抽取，得到所述待抽取工业文本的实体抽取结果； 其中，所述实体抽取模型包括文本编码层和特征提取层；所述特征提取层用于将所述文本编码层的输出输入到预训练语言模型中，以获得所述预训练语言模型的所有隐藏层的输出特征，并对所有所述输出特征进行加权融合，得到加权语义特征，以及将所述加权语义特征输入到BiLSTM网络中，分别获得前向隐藏状态与后向隐藏状态，并对所述前向隐藏状态与所述后向隐藏状态进行拼接，得到拼接后的特征，以及根据自适应权重、所述拼接后的特征和词性标签序列，得到用于预测所述待抽取工业文本中每个词对应的实体标签的目标融合特征； 所述自适应权重包括第一子自适应权重；所述特征提取层进一步用于将所述拼接后的特征输入到自适应多头注意力层中，生成注意力特征，并将所述拼接后的特征和所述注意力特征结合所述第一子自适应权重进行特征融合，得到中间融合特征，并基于所述中间融合特征和所述词性标签序列，得到所述目标融合特征； 所述自适应权重包括第二子自适应权重；所述词性标签序列包括每个分词的词性标签；所述特征提取层进一步用于将所述每个分词的词性标签输入到嵌入层中，得到每个词的词性向量，并将所述每个词的词性向量及其对应的中间融合特征结合所述第二子自适应权重进行特征融合，得到所述目标融合特征；其中，所述嵌入层内设置有用于将每个所述词性标签映射为固定维度的连续向量表示的词性字典。

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