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龙图腾网获悉杭州精算家人工智能技术有限公司申请的专利一种基于自然语言分析的发票关系抽取方法和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：CN121412388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202512001190.X，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于自然语言分析的发票关系抽取方法和系统是由梅赟;王超;陌安设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自然语言分析的发票关系抽取方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及关系抽取技术领域，具体涉及一种基于自然语言分析的发票关系抽取方法和系统。本方法包括以下步骤：根据发票文本特性的自适应分词与清洗获得标准化令牌序列，基于标准化令牌序列分析实体列表、依存树结构和语义角色列表；基于实体列表和依存树结构，通过语法实体共现的上下文关系提取初步关系对；结合标准化令牌序列、实体列表和初步关系对，通过注意力机制的关系特征增强，获得增强的关系特征向量；通过图神经网络的语义关系融合依存树结构和语义角色列表，获得语义关系特征向量；基于发票模板类型、增强的关系特征向量和语义关系特征向量，通过模板约束和特征分类的双层决策机制实现关系抽取。本发明实现了发票实体关系的高效率抽取。

本发明授权一种基于自然语言分析的发票关系抽取方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自然语言分析的发票关系抽取方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据发票文本特性的自适应分词与清洗获得标准化令牌序列，基于所述标准化令牌序列分析实体列表、依存树结构和语义角色列表； 基于所述实体列表和所述依存树结构，通过语法实体共现的上下文关系提取初步关系对； 结合所述标准化令牌序列、所述实体列表和所述初步关系对，通过注意力机制的关系特征增强，获得增强的关系特征向量； 通过图神经网络的语义关系融合所述依存树结构和所述语义角色列表，获得语义关系特征向量； 基于发票模板类型、增强的关系特征向量和语义关系特征向量，通过模板约束和特征分类的双层决策机制实现关系抽取； 基于所述标准化令牌序列分析实体列表，包括以下步骤： 根据基础语义特征和领域位置特征，构建第一输入向量； 引入实体位置注意力与领域特征融合层，基于所述第一输入向量，通过双向编码捕捉令牌的前后文语义信息； 对所述前后文语义信息进行实体标注与优化，获得实体列表。

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杭州精算家人工智能技术有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市余杭区仓前街道景兴路999号10幢304-18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”。

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