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龙图腾网恭喜北京明略昭辉科技有限公司申请的专利自然语言处理模型构建方法、系统、电子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：CN112232070B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202011124616.1，技术领域涉及：G06F40/279；该发明授权自然语言处理模型构建方法、系统、电子设备及存储介质是由张鹏涛;景艳山设计研发完成，并于2020-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本自然语言处理模型构建方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提出一种自然语言处理模型构建方法、系统、电子设备及存储介质，其方法技术方案包括采用联合抽取的方法来进行信息抽取，同时挖掘不同颗粒度的信息，包括词性信息对应的词向量、字向量等；此外，本发明对原始训练数据进行负采样，得到一批负样本，来解决模型的低资源问题以及增加模型的识别难度。本发明提高了非结构化文本信息抽取的实施效果，提高了模型的鲁棒性。

本发明授权自然语言处理模型构建方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种自然语言处理模型构建方法，其特征在于，包括：S101.在文本样本中标注原始训练数据；S102.对所述原始训练数据负采样得到负例数据；S103.将所述原始训练数据与所述负例数据合并为最终训练数据；S104.使用自然语言处理工具获取所述文本样本中的词性信息，根据所述最终训练数据训练第一词向量；S105.将所述文本样本中的字词转化为字向量和第二词向量，并将所述字向量和所述第二词向量组合；S106.根据所述第一词向量、字向量和第二词向量获取所述文本样本的实体分类损失函数；S107.根据所述第一词向量、字向量、第二词向量和所述文本样本的关系信息获取所述文本样本的关系分类损失函数；S108.将所述实体分类损失函数和所述关系分类损失函数相加得到联合损失函数，对所述联合损失函数进行反向传播梯度运算获得自然语言处理模型；其中，所述步骤S102包括指定负例的实体数量、关系数量，获取不同的实体并根据所述不同的实体来组成对应的关系；所述步骤S104包括转化所述第一词向量时使用Word2Vec；所述第一词向量为所述词性信息对应的词向量；所述步骤S105包括转化所述字向量时使用RoBERTa，转化所述第二词向量时使用Word2Vec；所述步骤S106包括将CLS向量信息、实体长度的向量信息以及实体进行最大池化之后的向量信息输入到实体分类模型中并进行拼接，使用softmax函数进行分类处理；所述步骤S107包括：将头实体向量信息、尾实体向量信息以及对两个实体之间的上下文信息进行最大池化之后的向量信息输入到关系分类模型中并进行拼接，使用softmax函数进行分类处理。

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