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龙图腾网恭喜深圳壹账通智能科技有限公司申请的专利文本信息抽取方法、装置、设备及可读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：CN112860905B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202110377541.6，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权文本信息抽取方法、装置、设备及可读存储介质是由黄一鸣设计研发完成，并于2021-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本信息抽取方法、装置、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及智能决策领域，揭露一种文本信息抽取方法，包括：对待抽取文本进行位置信息标记，得到标准文本序列；利用抽取模型的特征提取层对标准文本序列进行特征抽取，得到文本特征矩阵；利用抽取模型的文本分类层对文本特征矩阵进行分类，得到文本信息分类结果；利用抽取模型的文本匹配层对文本特征矩阵进行元素分类，得到文本特征图矩阵；根据文本特征图矩阵进行关联映射，得到文本信息关联结果；根据文本信息分类结果及文本信息关联结果进行筛选关联，得到目标信息文本。本发明还涉及一种区块链技术，所述标准文本序列可以存储在区块链节点中。本发明还提出一种文本信息抽取装置、设备以及可读存储介质。本发明可以提高文本信息抽取的效率。

本发明授权文本信息抽取方法、装置、设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种文本信息抽取方法，其特征在于，所述方法包括：接收待抽取文本，对所述待抽取文本进行位置信息标记，得到标准文本序列；获取历史文本集，对所述历史文本集进行多标签标记，得到训练样本集，利用所述训练样本集对预构建的深度学习模型进行训练，得到信息抽取模型；利用所述信息抽取模型中的特征提取层对所述标准文本序列进行特征抽取，得到文本特征矩阵；利用所述信息抽取模型中的文本分类层对所述文本特征矩阵进行分类，得到文本信息分类结果；利用所述信息抽取模型中的文本匹配层对所述文本特征矩阵进行元素分类，得到文本特征图矩阵；根据所述文本特征图矩阵进行关联映射，得到文本信息关联结果；根据所述文本信息分类结果及所述文本信息关联结果进行无向图构建及极大团筛选关联，得到目标信息文本；其中，所述信息抽取模型的训练过程包括：步骤A：利用所述深度学习模型的特征提取层将所述训练样本集中分词序列样本的每个词语转化为词向量，得到特征矩阵，利用所述深度学习模型的文本分类层中预设的第一激活函数计算所述特征矩阵对应的分类概率值，及根据所述分词序列样本的信息类别标签确定所述特征矩阵对应的分类真实值；步骤B：根据所述分类真实值及所述分类概率值，利用预设的第一损失函数计算得到分类损失值；步骤C：利用所述深度学习模型的文本匹配层将所述特征矩阵进行矩阵转置，得到特征行矩阵，将所述特征行矩阵及所述特征矩阵进行矩阵乘法计算，得到特征图矩阵，利用预设的第二激活函数计算所述特征图矩阵每个元素对应的的关联概率值，以及根据所述分词序列样本的信息类别关联标签确定所述特征图矩阵每个元素对应的关联真实值；步骤D：根据所述关联概率值及所述关联真实值，利用预设的第二损失函数计算，得到关联损失值；步骤E：根据所述分类损失值与所述关联损失值计算得到目标损失值，当所述目标损失值大于或等于预设阈值时，更新所述深度学习模型的模型参数，并返回上述的步骤A，直到所述目标损失值小于预设阈值时，得到所述信息抽取模型。

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