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龙图腾网获悉北京快确信息科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的交易对手识别方法、装置及电子设备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：CN114780721B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210331712.6，技术领域涉及：G06F16/355；该发明授权一种基于深度学习的交易对手识别方法、装置及电子设备是由林远平;林丽敏;邹鸿岳;周靖宇设计研发完成，并于2022-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的交易对手识别方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的交易对手识别方法、装置及电子设备，方法包括：获取债券信息文本，对所述债券信息文本进行要素提取，得到提取后的要素数据；根据预设的结构化规则索引、要素数据对所述债券信息文本进行切割，形成现券交易订单信息；构建基于提示的分类模型，根据金融先验知识及所述现券交易订单信息对所述分类模型进行训练，生成交易对手识别模型；获取待解析的债券信息文本，对待解析的债券信息文本进行预处理；将所述预处理后的债券信息文本，输入所述交易对手识别模型，得到交易对手的类型。本发明实施例能够有效提取现券交易中的各种要素；避免不同的硬编码规则存在冲突的问题；并且解决了规则维护成本高的问题。

本发明授权一种基于深度学习的交易对手识别方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的交易对手识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取债券信息文本，对所述债券信息文本进行要素提取，得到提取后的要素数据； 根据预设的结构化规则索引、要素数据对所述债券信息文本进行切割，形成现券交易订单信息； 构建基于提示的分类模型，根据金融先验知识及所述现券交易订单信息对所述分类模型进行训练，生成交易对手识别模型； 获取待解析的债券信息文本，对待解析的债券信息文本进行预处理； 将所述预处理后的债券信息文本，输入所述交易对手识别模型，得到交易对手的类型； 所述获取债券信息文本，对所述债券信息文本进行要素提取，得到提取后的要素数据，包括： 获取债券信息文本，对债券信息文本进行编码生成序列文本； 基于深度神经网络对所述序列文本进行要素提取，得到提取后的要素数据； 所述根据预设的结构化规则索引、要素数据对所述债券信息文本进行切割，形成现券交易订单信息，包括： 获取债券信息文本，对所述债券信息文本进行要素切割，生成逐行的文本信息及每行文本信息包括的要素； 获取每行文本信息的信息类别； 根据信息类别对所述每行信息进行聚合，形成订单维度的现券交易订单信息； 所述构建基于提示的分类模型，根据金融先验知识及所述现券交易订单信息对所述分类模型进行训练，生成交易对手识别模型，包括： 构建基于提示的分类模型； 基于金融先验知识及机构名的位置信息，对所述要素数据进行重新组合，生成重组语料； 基于提示的方法将待预测的机构名称与重组语料进行拼接，生成目标语料； 将目标语料输入分类模型，对分类模型进行训练，生成交易对手识别模型。

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