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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融合预训练的文本抽取方法、系统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：CN114398855B 。

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：202210038607.3，技术领域涉及：G06F40/126；该发明授权基于融合预训练的文本抽取方法、系统及介质是由林远平;甘伟超;喻广博;邹鸿岳;周靖宇设计研发完成，并于2022-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于融合预训练的文本抽取方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于融合预训练的文本抽取方法、系统及介质，方法包括：获取待抽取文本；通过预训练模型对所述待抽取文本进行预训练编码，得到相应的字符向量；选取所述字符向量中的至少部分对邻近文本进行语义提取，并拼接得到语义特征向量；对所述语义特征向量进行特征选择并融合得到有效词语特征向量；对所述有效词语特征向量进行分流解码，分别得到词语分割结果和实体识别结果。通过基于预训练模型框架进行编码得到字符向量，并且融合字符向量中的至少部分进行邻近文本的语义提取以学习文本语义信息，增强语义的学习能力，使得最终得到的词语分割结果能有效避免边界模糊的问题，提高文本提取的准确性。

本发明授权基于融合预训练的文本抽取方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于融合预训练的文本抽取方法，其特征在于，包括：获取待抽取文本；通过预训练模型对所述待抽取文本进行预训练编码，得到相应的字符向量；选取所述字符向量中的至少部分对邻近文本进行语义提取，并拼接得到语义特征向量；对所述语义特征向量进行特征选择并融合得到有效词语特征向量；对所述有效词语特征向量进行分流解码，分别得到词语分割结果和实体识别结果；所述通过预训练模型对所述待抽取文本进行预训练编码，得到相应的字符向量之前，所述方法还包括：对所述预训练模型进行对抗训练；所述选取所述字符向量中的至少部分对邻近文本进行语义提取，并拼接得到语义特征向量，包括：选取所述预训练模型中若干个预设位置的编码层作为目标编码层；将所述目标编码层的输出结果分别输入至一一对应连接的文本分类模型中进行邻近文本的语义提取，所述文本分类模型的数量与目标编码层相同，且各个文本分类模型的内核大小不相同；对每个文本分类模型的提取结果进行融合拼接，得到所述语义特征向量；将所述有效词语特征向量分别输入至已完成训练的实体识别任务层和词语分割层；通过LSTM网络结构对全连接层的输出进行长距离语义特征的提取，将LSTM网络结构是输出结果作为实体识别任务中解码层的输入，解码层采用CRF进行实体标签预测，最终输出相应的实体标注；通过CRF解码器对全连接层的输出进行解码，输出所述有效词语特征向量中的字符标记，得到词语分割结果，所述字符标记包括实体开始标记、实体剩余标记以及非实体标记。

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