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龙图腾网恭喜中国司法大数据研究院有限公司申请的专利基于BERT-S6模型的法律核心要素识别方法及系统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：CN118839692B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411077675.6，技术领域涉及：G06F40/279；该发明授权基于BERT-S6模型的法律核心要素识别方法及系统是由张棋;陈海涛;胡亚谦;洪通亮;杨霖;李建歧;程慧芳;徐斌;陈震设计研发完成，并于2024-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于BERT-S6模型的法律核心要素识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于BERT‑S6模型的法律核心要素识别方法及系统，属于文字分类技术领域。所述方法包括：对待检测文本进行分词；将分词结果输入BERT‑S6堆叠块，得到该待检测文本的法律核心要素识别结果；其中，所述BERT‑S6堆叠块由多个BERT‑S6块堆叠组成，每一BERT‑S6块的处理过程包括：基于S6模型获取输入信息的第一内容表示，所述输入信息为上一个BERT‑S6块的输出信息，且第一个BERT‑S6块的输入信息为所述分词结果；基于BERT模型获取输入信息的第二内容表示；依据所述第一内容表示和所述第二内容表示，得到该BERT‑S6块的输出信息。本发明可以在法律要素识别的多标签分类任务中有效的提取并识别长序列文本的上下文逻辑关系。

本发明授权基于BERT-S6模型的法律核心要素识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于BERT-S6模型的法律核心要素识别方法，其特征在于，所述方法包括：对待检测文本进行分词；将分词结果输入BERT-S6堆叠块，得到该待检测文本的法律核心要素识别结果；其中，所述BERT-S6堆叠块由多个BERT-S6块堆叠组成，每一BERT-S6块的处理过程包括：基于S6模型获取输入信息的第一内容表示，所述输入信息为上一个BERT-S6块的输出信息，且第一个BERT-S6块的输入信息为所述分词结果；所述基于S6模型获取输入信息的第一内容表示，包括：通过对输入信息进行线性嵌入，得到该输入信息的第一特征表示；对所述第一特征表示进行卷积、激活函数Silu以及S6块处理，得到输入信息的第一内容表示；基于BERT模型获取输入信息的第二内容表示；依据所述第一内容表示和所述第二内容表示，得到该BERT-S6块的输出信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国司法大数据研究院有限公司，其通讯地址为：100144 北京市石景山区金府路29号院4号楼5层505室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。