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龙图腾网获悉有米科技股份有限公司申请的专利一种文本特征信息识别方法及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：CN114564577B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202210084380.6，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种文本特征信息识别方法及装置是由钟艺豪;黄于晏设计研发完成，并于2022-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种文本特征信息识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种文本特征信息识别方法及装置，该方法包括：获取文本信息；利用预设的文本向量模型对文本信息进行特征提取处理，得到文字特征向量信息；对文字特征向量信息进行聚合和提取处理，得到文本特征信息；文本特征信息包括行业类别信息，和或，品牌品类信息。可见，本发明能够利用文本向量模型对文本信息进行特征提取处理、聚合和提取处理等综合处理，得到行业类别信息和品牌品类信息，有利于在提取品牌品类信息的同时判断文本的行业，并通过上下文的语义信息对未知的品牌品类进行有效提取，进而提高对文本特征信息的识别效率。

本发明授权一种文本特征信息识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种文本特征信息识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取文本信息； 利用预设的文本向量模型对所述文本信息进行特征提取处理，得到文字特征向量信息； 对所述文字特征向量信息进行聚合和提取处理，得到文本特征信息；所述文本特征信息包括行业类别信息和品牌品类信息； 以及，所述对所述文字特征向量信息进行聚合和提取处理，得到文本特征信息，包括： 对所述文字特征向量信息进行聚合处理，得到所述行业类别信息；所述行业类别信息表征所述文本信息的所属行业； 对所述文字特征向量信息进行分类标注，得到所述品牌品类信息； 以及，所述文本向量模型包括第一神经网络模型； 以及，所述对所述文字特征向量信息进行聚合处理，得到所述行业类别信息，包括： 选取所述文字特征向量信息中第一顺序的文字特征向量作为句向量； 将所述句向量输入第一神经网络模型，得到所述行业类别信息；或者， 对所述文字特征向量信息进行平均计算，得到平均向量； 将所述平均向量输入第一神经网络模型，得到所述行业类别信息； 以及，所述文本向量模型还包括第二神经网络模型； 所述对所述文字特征向量信息进行分类标注，得到所述品牌品类信息，包括： 利用所述第二神经网络模型对所述文字特征向量信息进行文字分类，得到文字类别信息； 对所述文字类别信息进行标签标注，得到所述品牌品类信息； 以及，所述对所述文字类别信息进行标签标注，得到所述品牌品类信息，包括： 根据所述文字类别信息中的文字顺序信息逐一选定文字信息向量中的文字信息作为待标注字符； 判断所述待标注字符是否为所述待标注字符对应类别的起始字符，得到起始判断结果； 当所述起始判断结果为是时，确定所述待标注字符对应类别的第一标签为所述待标注字符的类别标签； 当所述起始判断结果为否时，确定所述待标注字符对应类别的第二标签为所述待标注字符的类别标签。

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