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龙图腾网获悉招商银行股份有限公司申请的专利文本抽取方法、装置、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：CN115357699B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202210987962.5，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权文本抽取方法、装置、设备及存储介质是由蒲珂宇;杨一枭;刘弘一;贺瑶函;李金龙设计研发完成，并于2022-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本抽取方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种文本抽取方法、装置、设备及存储介质，属于机器学习技术领域。本发明通过获取待抽取文本，并基于待抽取文本确认对应的抽取条件，根据抽取条件生成对应的实体标签数据，再将待抽取文本和实体标签数据输入预训练的全局首尾神经网络模型，通过全局首尾神经网络模型抽取出目标文本。在本发明实施例的文字提取的过程中，采用阅读理解技术，根据不同的待抽取文本确定抽取条件，在得到抽取条件后匹配记有类别的描述信息的实体标注数据，再通过预训练的全局首尾神经网络模型进行抽取，以解决金融领域里信息抽取中实体嵌套的问题，提高了识别准确率。

本发明授权文本抽取方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种文本抽取方法，其特征在于，所述文本抽取方法包括以下步骤： 创建全局首尾神经网络模型，具体包括： 基于不同类型的文档构建对应的抽取问题，并获取对应的需要提取的实体的所有类别，生成实体类别描述文本； 基于所述实体类别描述文本给所述文档中的文本打上实体标签，生成训练集数据； 将所述训练集数据输入预训练模型，解析得到文本特征向量； 将所述文本特征向量输入全局首尾指针层，输出全局指针矩阵；该步骤具体包括：将所述文本特征向量与所述全局首尾指针层中预构建的第一全连接层和第二全连接层进行乘积变换，得到一个启始指针矩阵和一个结尾指针矩阵；将所述启始指针矩阵与所述全局首尾指针层中的双仿射矩阵进行乘积变换，得到新启始指针矩阵；将所述结尾指针矩阵和所述新启始指针矩阵进行乘积变换得到全局指针矩阵； 基于所述全局指针矩阵和所述训练集数据，通过交叉熵损失函数计算模型的损失值，当所述损失值满足预设值时，训练得到全局首尾神经网络模型； 获取待抽取文本，并基于所述待抽取文本确认对应的抽取条件； 根据所述抽取条件生成所述待抽取文本对应的实体标签数据； 将所述待抽取文本和所述实体标签数据输入预训练的全局首尾神经网络模型，抽取出目标文本。

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