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龙图腾网获悉同方知网数字出版技术股份有限公司申请的专利引文信息实体抽取方法、装置、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：CN117312563B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202311287092.1，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权引文信息实体抽取方法、装置、设备及介质是由张亚标;段莫凡;李愿军;张镔;徐乾设计研发完成，并于2023-10-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本引文信息实体抽取方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及深度学习和信息处理技术领域，提出了一种引文信息实体抽取方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：获取引文数据的样本数据集；采用样本数据集对预设的深度学习引文分块模型进行训练，得到训练后的目标引文分块模型；利用目标引文分块模型输出的引文分块数据对预设的深度学习引文分类模型进行训练，得到训练后的目标引文分类模型；获取待处理的原始引文数据，并通过目标引文分块模型和目标引文分类模型进行处理，以从待处理的原始引文数据中抽取引文信息实体，得到目标引文实体项结果；输出目标引文实体项结果。通过该技术方案，提升引文信息实体抽取的准确度和效率。

本发明授权引文信息实体抽取方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种引文信息实体抽取方法，其特征在于，包括： 获取引文数据的样本数据集，其中，所述样本数据集包括至少一个原始引文数据和对应的引文实体项； 采用样本数据集对预设的深度学习引文分块模型进行训练，得到训练后的目标引文分块模型； 利用所述目标引文分块模型输出的引文分块数据对预设的深度学习引文分类模型进行训练，得到训练后的目标引文分类模型； 获取待处理的原始引文数据，并通过所述目标引文分块模型和所述目标引文分类模型进行处理，以从所述待处理的原始引文数据中抽取引文信息实体，得到目标引文实体项结果； 输出所述目标引文实体项结果； 在采用样本数据集对预设的深度学习引文分块模型进行训练之前，所述方法还包括： 对所述样本数据集中的各个原始引文数据进行预处理，以确定每个引文实体项在原始引文数据中的目标位置； 对所述样本数据集中的各个原始引文数据进行预处理，以确定每个引文实体项在原始引文数据中的目标位置，包括： 获取各个原始引文数据中各个符号所在的第一位置索引值，并记录在位置数组中； 去除所述各个原始引文数据和引文实体项中的符号，以得到处理后的原始引文数据和处理后的引文实体项； 获取处理后的引文实体项在所述处理后的原始引文数据中的第二位置索引值，并记录在数据索引中，其中，所述第二位置索引值用于表征所述处理后的引文实体项在所述处理后的原始引文数据中的起始位置； 分别取其中的第一位置索引值与所述数据索引中的第二位置索引值进行对比，响应于所述第一位置索引值小于所述第二位置索引值，为所述第二位置索引值加1，以确定所述引文实体项在所述原始引文数据中的实际起始位置； 对所述位置数组中的各第一位置索引值进行排序，将所述位置数组中的各个第一位置索引值分别减去其数组下标，以确定每个符号在处理后的原始引文数据中的第三位置索引值； 获取处理后的引文实体项的字符串长度； 根据所述第二位置索引值和所述字符串长度，确定所述处理后的引文实体项在所述处理后的原始引文数据中的结束位置； 确定所有第三位置索引值中处于所述起始位置和所述结束位置所在区间的第一个数； 根据所述结束位置和所述第一个数，确定所述引文实体项在所述原始引文数据中的实际结束位置； 根据所述实际起始位置和所述实际结束位置，确定所述引文实体项的目标位置。

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