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龙图腾网恭喜北京快确信息科技有限公司申请的专利基于词汇增强的信息解析方法、装置及电子设备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：CN114692635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210168591.8，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权基于词汇增强的信息解析方法、装置及电子设备是由喻广博;周靖宇设计研发完成，并于2022-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于词汇增强的信息解析方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于词汇增强的信息解析方法、装置及电子设备，方法包括：获取待解析的债券信息，根据债券信息构造输入序列，所述输入序列包括债券信息中的字符向量和字符对应的词汇向量；构建预训练模型，通过预训练模型对输入序列进行处理，生成输入序列的语义表征；将语义表征通过丢弃层和归一化层后，输出目标向量，所述目标向量为解析后的结构化的债券信息。本发明实施例充分利用了文本中的词汇信息，从而能使该装置更好的识别出实体边界，提升了金融债券二级成交业务中交易要素提取的准确率。

本发明授权基于词汇增强的信息解析方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于词汇增强的信息解析方法，其特征在于，所述方法包括：获取待解析的债券信息，根据债券信息构造输入序列，所述输入序列包括债券信息中的字符向量和字符对应的词汇向量；构建预训练模型，通过预训练模型对输入序列进行处理，生成输入序列的语义表征；将语义表征通过丢弃层和归一化层后，输出目标向量，所述目标向量为解析后的结构化的债券信息；所述构建预训练模型，通过预训练模型对输入序列进行处理，生成输入序列的语义表征，包括：构建基于BERT模型的预训练模型；通过BERT模型对输入序列进行处理，生成输入序列对应的语义表征；所述通过BERT模型对输入序列进行处理，生成输入序列对应的语义表征，包括：通过BERT模型对输入序列中的词汇向量进行非线性变换，生成非线性变换后的词汇向量，所述变换后的词汇向量与字符向量的维度对齐；根据双线性注意力层计算字符向量与变换后的词汇向量的相关性，根据相关性计算所有变换后的词汇向量的权重，根据权重计算目标词汇向量；将目标词汇向量融合到字符向量中，生成输入序列的语义表征；所述将目标词汇向量融合到字符向量中，生成输入序列的语义表征，包括：将目标词汇向量与字符向量进行相加，生成融合表征，所述融合表征为输入序列的语义表征。

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