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龙图腾网获悉中国平安人寿保险股份有限公司申请的专利文本增强方法、电子设备、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：CN115270736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211056940.3，技术领域涉及：G06F40/166；该发明授权文本增强方法、电子设备、存储介质是由殷子墨设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本增强方法、电子设备、存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能技术领域，尤其是涉及一种文本增强方法、电子设备、存储介质。本申请文本增强方法中，需要先获取原始文本信息，并对原始文本信息进行文本切分处理，得到原始文本字段，再经由语言处理模型对原始文本字段进行删改处理，得到目标文本字段，语言处理模型由基础语言模型通过优化训练得到。进一步，根据删改处理后得到的目标文本字段，生成目标文本信息，从而将原始文本信息与目标文本信息进行整合，形成增强文本信息。本申请的文本增强方法，以语言处理模型对原始文本字段进行删改处理，得到目标文本字段，再将原始文本信息与目标文本信息进行整合，形成增强文本信息，在文本增强的过程中提高了样本数据的质量。

本发明授权文本增强方法、电子设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种文本增强方法，其特征在于，包括： 获取原始文本信息，并对所述原始文本信息进行文本切分处理，得到原始文本字段； 经由语言处理模型对所述原始文本字段进行删改处理，得到目标文本字段，所述语言处理模型由基础语言模型通过优化训练得到； 根据删改处理后得到的所述目标文本字段，形成待定文本信息； 经由所述语言处理模型对所述待定文本信息进行成句概率识别，得到目标成句概率； 当所述目标成句概率与原始成句概率之间的差值小于第一预设阈值，将所述待定文本信息确定为目标文本信息； 将所述原始文本信息与所述目标文本信息进行整合，形成增强文本信息； 其中，所述语言处理模型由基础语言模型具体通过以下步骤优化训练得到： 获取成句文集，所述成句文集为句结构完整的文本信息； 获取不成句文集，所述不成句文集为句结构不完整的文本信息； 将所述成句文集与所述不成句文集输入所述基础语言模型进行迭代训练； 每一轮所述迭代训练后，计算所述基础语言模型的成句识别准确率并对所述基础语言模型进行更新； 统计所述成句识别准确率在每一轮迭代训练后的变化情况，当所述成句识别准确率收敛于定值，停止迭代训练并得到训练好的所述语言处理模型。

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