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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于机器学习的信息抽取方法、装置、计算机设备及介质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：CN111814465B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202010554248.8，技术领域涉及：G06F18/2113；该发明授权基于机器学习的信息抽取方法、装置、计算机设备及介质是由黎旭东;丁佳佳;林桂设计研发完成，并于2020-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的信息抽取方法、装置、计算机设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能领域，公开了一种基于机器学习的信息抽取方法、装置、计算机设备及介质，所述方法包括：提取RCT文章的标题、摘要和正文，对正文进行数据预处理，得到处理后的文本信息，将标题、摘要与文本信息作为融合特征，并将融合特征与RCT文章输入到预设的BERT模型进行训练，得到粗粒度关键信息的候选集，将粗粒度关键信息的候选集作为初始候选集，根据预设的过滤条件，对初始候选集进行筛选处理，得到目标候选集，将目标候选集对应的文本信息，作为RCT文章的关键信息，本发明还涉及区块链技术，将得到的RCT文章的关键信息存储至区块链网络中，本发明提高了信息抽取的准确性。

本发明授权基于机器学习的信息抽取方法、装置、计算机设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的信息抽取方法，应用于RCT文章的关键信息抽取，所述RCT文章为记载有随机对照临床试验的医学文章，其特征在于，所述基于机器学习的信息抽取方法包括： 获取预设的分类标识，并基于所述分类标识，在检索数据库中进行检索，得到RCT文章； 提取所述RCT文章的标题、摘要和正文； 对所述正文进行数据预处理，得到处理后的文本信息，其中，所述文本信息包括文本短句和所述文本短句对应的位置； 将所述标题、所述摘要与所述文本信息作为融合特征，并将所述融合特征与所述RCT文章输入到预设的BERT模型进行训练，得到粗粒度关键信息的候选集，将所述粗粒度关键信息的候选集作为初始候选集，所述BERT模型为预先训练好的BERT模型，所述BERT模型的训练样本为从RCT文章中选取并标记的数据特征； 根据预设的过滤条件，对所述初始候选集进行筛选处理，得到目标候选集，将所述目标候选集对应的文本信息，作为所述RCT文章的关键信息，所述过滤条件至少包括每类待抽取的重点信息句子其句子内部存在的依存关系； 所述将所述融合特征与所述RCT文章输入到预设的BERT模型进行训练，得到粗粒度关键信息的候选集，将所述粗粒度关键信息的候选集作为初始候选集包括： 将所述融合特征与所述RCT文章输入到预设的BERT模型中，通过所述预设的BERT模型的编码层，对所述融合特征进行编码，得到初始编码，所述初始编码包括标题对应的第一编码、摘要对应的第二编码和文本信息对应的第三编码； 通过所述预设的BERT模型的Transformer层，对所述第二编码和所述第三编码进行特征提取，得到第二编码对应的第二特征，以及所述第三编码对应的第三特征； 计算所述第三特征与所述第二特征之间的相似度值，并将与所述第二特征相似度值小于第一预设阈值的第三特征，作为待筛选特征； 计算所述待筛选特征与所述第一编码的欧式距离； 将欧式距离小于或等于第二预设阈值的所述待筛选特征，作为更新后的待筛选特征； 将所述更新后的待筛选特征对应的文本信息，作为初始候选集。

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