杭州电子科技大学孙笑笑获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于机器学习的规则信息提取方法、系统及智能终端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：CN116010557B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202310073783.5，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权基于机器学习的规则信息提取方法、系统及智能终端是由孙笑笑;杨思青;赵辰莹;俞东进设计研发完成，并于2023-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于机器学习的规则信息提取方法、系统及智能终端在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的规则信息提取方法、系统及智能终端。该方法采用基于领域预训练BERT模型和基于规则的自然语言处理相结合的方法，能够从监管法规文件中提取多层业务流程相关语义信息，并基于该语义信息构建规则库。本发明所构建的规则库可用于企业的业务流程合规性检查，从而帮助企业检测出业务流程违规，防止流程后续执行的潜在违规行为，从而节省企业的精力、时间和财政资源。
本发明授权基于机器学习的规则信息提取方法、系统及智能终端在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的规则信息提取方法，其特征在于包括以下步骤： S1：输入包含目标监管文档的监管文档库，对中每个监管文档的文本内容进行预处理，去除文本中的噪声并将每个监管文档拆分成独立的规则语句； S2：将模型在法律领域通用语料上进行微调，然后再将微调后的模型与分类器连接，构成规则语句分类模型；对规则语句分类模型进行训练，使其能够识别每条规则语句的语句类型，得到每条规则语句的分类结果；所述语句类型的分类结果标签包含强制型、禁止型、允许型和定义型； S3：通过成分句法分析和依存句法分析，对识别完语句类型的规则语句进行语义成分提取，从中提取出操作、执行者、条件、约束和例外一共五种语义成分； S4：将同一条规则语句中得到的所述语句类型的分类结果和所述语义成分结合生成一个规则记录，其中表示操作与条件或操作与约束之间的顺序关系，表示执行者与操作之间的执行关系，即指定哪些执行者必须执行哪些操作；由所有规则记录组成规则库，用于作为业务流程中合规性检查的依据。
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