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龙图腾网获悉厦门安胜网络科技有限公司申请的专利一种基于BiLSTM-CRF模型的文本数据智能提取方法和装置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：CN114201582B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202111481294.0，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种基于BiLSTM-CRF模型的文本数据智能提取方法和装置是由杨细勇;王毅宏;刘树锋;陈贵民;李剑煜;林山设计研发完成，并于2021-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BiLSTM-CRF模型的文本数据智能提取方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于BiLSTM‑CRF模型的文本数据智能提取方法，该方法先使用Flink定时从数据源中抽取流数据写入到ClickHouse中，然后从所述ClickHouse中拉取待处理的数据，将所述待处理的数据经过分批分类、标注合并以及生成词典处理，形成预训练数据，之后将所述预训练数据导入到BiLSTM‑CRF模型进行训练以形成预测模型，基于预测模型形成预测模型服务API，最后拉取数据源中的流数据经过所述预测模型服务API得到预测结果，将所述预测结果映射到特定实体并写入服务数据库中存储，从而实现非结构、无规律的文本内容的实体识别、提取以及存储等处理。本申请还涉及一种基于BiLSTM‑CRF模型的文本数据智能提取装置，具有实现对非结构、无规律的文本内容进行识别、提取以及存储的效果。

本发明授权一种基于BiLSTM-CRF模型的文本数据智能提取方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于BiLSTM-CRF模型的文本数据智能提取方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：使用Flink定时从数据源中抽取流数据写入到ClickHouse中； S2：从所述ClickHouse中拉取待处理的数据，然后将所述待处理的数据分为训练数据和测试数据两类，其中，所述训练数据的占比为80％，所述测试数据的占比为20％，之后分别对所述训练数据和所述测试数据进行标注以及合并多文件以形成训练数据语料和测试数据语料，然后分别读取所述训练数据语料和测试数据语料并构建一个以词id和词频组成的二维数组，再对所述二维数组进行pickledump保存成plk词典文件，形成训练数据词典和测试数据词典； S3：将所述训练数据语料、测试数据语料、训练数据词典以及测试数据词典作为预训练数据导入到BiLSTM-CRF模型进行训练以形成预测模型； S4：利用tensorflow对所述预测模型进行初始化，然后调用模型的预测接口，从接口的返回数据中提取自定义的标签值，获得预测模型服务API； S5：拉取数据源中的流数据经过所述预测模型服务API得到预测结果，将所述预测结果映射到特定实体并写入服务数据库中存储，所述服务数据库包括若干与Flink对接的输出数据库组件。

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