买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于MRC框架的实体抽取方法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：CN116362247B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310157203.0，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种基于MRC框架的实体抽取方法是由贝毅君;高克威设计研发完成，并于2023-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MRC框架的实体抽取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于MRC框架的实体抽取方法，该方法包括：首先根据设备维护手册获取目标句子，根据实体类型的定义生成相应的问题，将目标句子和问题进行拼接以获取语料；然后采用分词工具对语料进行分词，并进行编码后输入BERT模型获取目标句子的词嵌入表示；其次将目标句子的词嵌入表示通过句子分类模块获取句子级别特征；再将句子级别特征和目标句子的词嵌入表示相结合以整合到实体抽取模块；最后将句子分类模块和实体抽取模块相结合，并对二者共同训练，根据训练完成的两个模块完成实体抽取。本发明能够将句子级别的信息用于实体抽取任务中，有助于提高实体抽取的精度，很好地解决了设备维护文档中实体的抽取问题。

本发明授权一种基于MRC框架的实体抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于MRC框架的实体抽取方法，其特征在于，包括以下步骤： 1根据设备维护手册获取目标句子，根据实体类型的定义生成相应的问题，将所述目标句子和所述问题进行拼接以获取语料； 2采用分词工具对所述步骤1获得的语料进行分词，并对分词后的语料进行编码，将编码后的语料输入BERT模型，以获取目标句子的词嵌入表示； 3根据所述步骤2获取的目标句子的词嵌入表示获取句子级别特征； 4将所述步骤3获取的句子级别特征按照权重结合到所述步骤2获取的目标句子的词嵌入表示中，以获取新的目标句子词嵌入；根据新的目标句子词嵌入预测可能作为开端的词，以获取词头集合；根据新的目标句子词嵌入预测可能作为结尾的词，以获取词尾集合；并将词头集合和词尾集合中的词进行匹配； 所述步骤4中，将所述步骤3获取的句子级别特征按照权重结合到所述步骤2获取的目标句子的词嵌入表示中的方法具体为：首先根据句子类型和实体类型同时出现的概率计算不同句子类型和实体类型之间的相关程度矩阵；然后将相关程度矩阵对应的值作为初始化权重；最后根据初始化权重将目标句子嵌入加到每个目标句子的词嵌入表示中； 5根据所述步骤4中匹配后的结果完成实体抽取。

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浙江大学，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。