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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利信息抽取方法、装置、计算机存储介质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：CN117235271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202210622575.1，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权信息抽取方法、装置、计算机存储介质及电子设备是由李俊琪设计研发完成，并于2022-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本信息抽取方法、装置、计算机存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能技术领域，提供了一种信息抽取方法、装置、计算机存储介质及电子设备。该方法应用于分布式信息抽取系统；该方法包括：获取待识别文本；将所述待识别文本输入至信息抽取模型，通过所述信息抽取模型对所述待识别文本进行实体识别以及关系抽取，以获取所述待识别文本中的实体关系信息；其中，所述信息抽取模型是根据优化损失函数和文本全局标签对待训练信息抽取模型进行训练生成的，所述优化损失函数中对样本不均衡进行了优化并且强化了关系抽取任务。本申请能够提高信息抽取的准确率。

本发明授权信息抽取方法、装置、计算机存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种信息抽取方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待识别文本； 将所述待识别文本输入至信息抽取模型，通过所述信息抽取模型对所述待识别文本进行实体识别以及关系抽取，以获取所述待识别文本中的实体关系信息； 其中，所述信息抽取模型通过如下方式训练得到： 获取文本样本，将所述文本样本和所述文本样本对应的文本全局标签输入至待训练信息抽取模型，通过所述待训练信息抽取模型根据所述文本全局标签对所述文本样本进行实体识别和关系抽取，以获取预测实体关系信息； 根据所述文本样本对应的标注实体标签确定第一损失函数，根据所述文本样本对应的标注实体关系信息和所述预测实体关系信息确定第二损失函数，并根据所述第一损失函数和所述第二损失函数确定优化损失函数，以及根据所述优化损失函数对所述待训练信息抽取模型进行参数优化，以获取所述信息抽取模型； 其中，所述根据所述文本样本对应的标注实体关系信息和所述预测实体关系信息确定第二损失函数，包括： 获取样本权重和易分样本惩罚系数，根据所述样本权重和所述易分样本惩罚系数对所述预测实体关系信息进行优化，以获取优化信息； 根据所述标注实体关系信息和所述优化信息确定所述第二损失函数； 其中，所述根据所述第一损失函数和所述第二损失函数确定所述优化损失函数，包括： 获取第一权重和第二权重，所述第一权重小于所述第二权重； 将所述第一权重与所述第一损失函数相乘以获取第一优化损失函数，将所述第二权重与所述第二损失函数相乘以获取第二优化损失函数； 将所述第一优化损失函数与所述第二优化损失函数相加，以获取所述优化损失函数。

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