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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种融合多特征的电力调度文本实体识别方法及装置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：CN114548108B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202210167701.9，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种融合多特征的电力调度文本实体识别方法及装置是由王敏;周涛;翟佑春;董小彬设计研发完成，并于2022-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合多特征的电力调度文本实体识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合多特征的电力调度文本实体识别方法及装置，方法包括：对非结构化的电力调度文本进行降噪清洗处理，进行字粒度实体标注和词性特征标注，得到字级别的语料库，语料库中有三列序列，分别是字、实体标签、词性；将得到的语料库中第一列进行字粒度的预训练得到字的向量表示，第二列和第三列按独热向量表示方法得到词性特征向量表示；在字向量和词性特征向量的基础上加入由第一列序列得到的左邻字熵值，进行多特征融合；将特征融合后所得向量输入双层神经网络模型后得到输出；将双层神经网络模型的输出结果输入条件随机场模型，得到预测的标签序列，进而实现序列的命名实体识别。本发明提高了电力调度文本命名实体识别的效果。

本发明授权一种融合多特征的电力调度文本实体识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种融合多特征的电力调度文本实体识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 对非结构化的电力调度文本进行降噪清洗处理，进行字粒度实体标注和词性特征标注，得到字级别的语料库，语料库中有三列序列，分别是字、实体标签、词性； 将得到的语料库中第一列进行字粒度的预训练得到字的向量表示，第二列和第三列按独热向量表示方法得到词性特征向量表示； 在字向量和词性特征向量的基础上加入由第一列序列得到的左邻字熵值，进行多特征融合，其中第一列序列的左邻字熵值根据以下公式得到： 其中C为语料库第一列中的每个字，aC为字C的左侧出现的字，A为语料库中字C的所有左侧字集合，PaC|C为字aC出现在C的左侧的概率；多特征融合的方法包括：将根据某一句语句得到的字向量序列Xi、词性特征向量序列β、左邻字熵值EL分为两组：一组输入为字向量序列和词性特征序列，另一组输入为字向量序列和对应的左邻字熵值序列；分别将两组输入中的两序列拼接，得到两组新的向量，作为融合后的特征，表示为：input1,j＝{xj；βj}，input2,j＝{xj；ELi}，其中j为第i句的第j个字的索引，xj表示第i句中第j个字的向量； 将特征融合后所得向量输入双层神经网络模型后得到输出； 将双层神经网络模型的输出结果输入条件随机场模型，得到预测的标签序列，进而实现序列的命名实体识别。

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