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龙图腾网获悉阿里巴巴(中国)有限公司申请的专利文本识别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：CN116304022B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310063790.7，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权文本识别方法是由何宇豪设计研发完成，并于2023-01-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本识别方法在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供文本识别方法，其中文本识别方法包括：获取文本序列以及文本序列中至少两个文本对应的文本属性信息；对至少两个文本以及文本属性信息进行编码，获得目标编码向量；根据目标编码向量中上下文编码向量之间的关系，对目标编码向量进行特征提取，获得语义编码向量以及初始主题标签；根据语义编码向量以及初始主题标签执行文本预测任务，确定至少两个文本对应的目标主题标签。通过对至少两个文本以及文本属性信息进行编码，获得目标编码向量，可以将文本序列的上下文进行关联，并基于关联的上下文确定文本的初始主题标签，实现对至少两个文本的主题标签的进一步优化，从而确定目标主题标签，提高了预测的标签的准确性。

本发明授权文本识别方法在权利要求书中公布了：1.一种文本识别方法，包括： 获取初始文本，根据所述初始文本的对话轮次确定文本选择窗口，根据所述文本选择窗口，从所述初始文本中确定文本序列； 获取所述文本序列以及所述文本序列中至少两个文本对应的文本属性信息，其中，所述文本属性信息包括说话人信息和对话轮次信息； 对所述至少两个文本以及所述文本属性信息进行编码，将所述至少两个文本输入文本预测模型中的第一编码网络层，得到第一编码向量，将所述至少两个文本对应的文本属性信息输入所述文本预测模型中的第二编码网络层，得到第二编码向量，根据所述第一编码向量和所述第二编码向量，获得目标编码向量； 根据所述目标编码向量中上下文编码向量之间的关系，对所述目标编码向量进行特征提取，获得语义编码向量以及初始主题标签； 所述语义编码向量以及初始主题标签的获取方式包括：将所述目标编码向量输入文本预测模型中的预测模块，通过所述预测模块关注所述上下文编码向量进行特征提取，获得所述语义编码向量以及初始主题标签，所述预测模块包括BI-GRU网络层； 根据所述语义编码向量以及所述初始主题标签通过第一文本预测模型执行文本预测任务，确定所述至少两个文本对应的目标主题标签，其中，所述第一文本预测模型具体表示得到初始主题标签之后，对所述文本序列中文本对应的主题标签进行优化的模型，所述第一文本预测模型包括基于CRF的标签网络预测层； 获取所述语义编码向量之后，获取所述目标主题标签的方法包括：将所述语义编码向量输入第二文本预测模型中的分类网络层，确定所述至少两个文本对应的初始主题标签概率；根据所述初始主题标签概率以及标签概率阈值，确定所述文本序列中至少一个文本对应的目标主题标签，其中所述第二文本预测模型为对所述文本序列中的主题句输出主题标签的模型。

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阿里巴巴(中国)有限公司，其通讯地址为：311121 浙江省杭州市余杭区五常街道文一西路969号3幢5层554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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