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龙图腾网获悉中移(苏州)软件技术有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利一种基于数据抽取的日程提醒方法和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：CN116266317B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202211293174.2，技术领域涉及：G06Q10/109；该发明授权一种基于数据抽取的日程提醒方法和装置是由苑蕊设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据抽取的日程提醒方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据抽取的日程提醒方法和装置，该方法包括：获取多个类型的样本数据，针对每个类型，利用该类型样本数据进行模型训练，得到该类型对应的日程设定模型；将多个类型的日程设定模型的第一输出结果通过预设融合模型进行融合训练，得到融合日程设定模型；从用户端获取多个类型的待分析数据，利用对应的日程设定模型对待分析数据进行处理，得到第二输出结果；利用融合日程设定模型对多个类型的第二输出结果进行处理，输出推荐日程。本发明支持多种类型的日程设定输入，并针对不同类型样本数据进行训练，使得每个类型的日程设定模型预测结果更准确；将多种类型日程设定模型的输出结果输入融合日程设定模型，增加推荐结果的准确性。

本发明授权一种基于数据抽取的日程提醒方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于数据抽取的日程提醒方法，其特征在于，包括： 获取多个类型的样本数据，针对每个类型，利用该类型的样本数据进行模型训练，得到该类型对应的日程设定模型； 将多个类型对应的日程设定模型的第一输出结果通过预设融合模型进行融合训练，得到融合日程设定模型；所述第一输出结果包括：时间信息； 从用户端获取多个类型的待分析数据，利用多个类型对应的日程设定模型对对应类型的待分析数据进行处理，得到多个类型的第二输出结果； 利用所述融合日程设定模型对多个类型的第二输出结果进行处理，输出推荐日程； 其中，所述获取多个类型的样本数据，针对每个类型，利用该类型的样本数据进行模型训练，得到该类型对应的日程设定模型进一步包括： 当多个类型包括输入文本类型时，获取文本设定语句和所述文本设定语句对应的输入时间信息；对所述文本设定语句进行预处理和分析，确定周期属性标签；对所述输入时间信息进行矩阵转换；依据预处理后的文本输入语句、所述周期属性标签和矩阵转换后的输入时间信息，得到所述输入文本类型的样本数据；将所述输入文本类型的样本数据输入决策树训练模型进行训练，得到文本日程设定模型作为所述输入文本类型对应的日程设定模型； 当多个类型包括语音类型时，通过语音抓取工具包读取语音模拟信号数据；将所述语音模拟信号数据转换为语音频谱图像；对所述语音频谱图像进行多个维度的标记得到所述语音类型的样本数据；将所述语音类型的样本数据输入长短期记忆网络模型进行训练，得到语音日程设定模型作为所述语音类型对应的日程设定模型；其中，多个维度至少包括：时间维度、事件维度和语气维度； 当多个类型包括图像类型时，获取图像数据，通过第一神经网络模型对所述图像数据进行预处理，得到有效图像数据；对所述有效图像数据进行标记，得到时间信息和事件信息，利用所述时间信息和所述事件信息构造所述图像类型的样本数据；将所述图像类型的样本数据输入第二神经网络模型进行训练，得到图像日程设定模型作为所述图像类型对应的日程设定模型； 所述将多个类型对应的日程设定模型的第一输出结果通过预设融合模型进行融合训练，得到融合日程设定模型进一步包括： 按照时间维度对多个类型对应的日程设定模型的第一输出结果进行分类，得到相同时间信息对应的第一输出结果； 将相同时间信息对应的第一输出结果输入至所述预设融合模型中，在所述预设融合模型中依据多个类型对应的权重进行训练得到对应的日志训练结果，根据损失函数和所述日志训练结果调整所述预设融合模型的模型参数，直至满足预设训练结束条件，得到融合日程设定模型； 所述利用所述融合日程设定模型对多个类型的第二输出结果进行处理，输出推荐日程进一步包括： 判断多个类型的第二输出结果中是否包括输入文本类型的第二输出结果； 若包括所述输入文本类型的第二输出结果，则根据所述输入文本类型的第二输出结果中的时间信息对多个类型的第二输出结果进行筛选，将筛选后的第二输出结果输入至所述融合日程设定模型进行处理，输出推荐日程； 若不包括所述输入文本类型的第二输出结果，则从多个类型的第二输出结果中筛选出相同时间信息对应的第二输出结果，将相同时间信息对应的第二输出结果输入至所述融合日程设定模型进行处理，输出推荐日程。

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