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龙图腾网获悉阿里巴巴新加坡控股有限公司申请的专利一种基于抽取模型的多任务抽取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：CN115481617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202110667866.8，技术领域涉及：G06F40/205；该发明授权一种基于抽取模型的多任务抽取方法和装置是由赵富邦;林君;赵露君;康杨杨;孙常龙设计研发完成，并于2021-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于抽取模型的多任务抽取方法和装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了基于抽取模型的多任务抽取方法和装置。所述抽取模型包括多个子任务模型，每个子任务模型的表达层共享参数；所述方法包括：获得待处理样本的文本，并从所述文本中抽取第一任务特征词；将所述第一任务特征词与所述文本进行拼接后输入所述抽取模型的第一子任务模型，得到第一任务特征词对应的第二任务特征词；将所述第一任务特征词以及第二任务特征词与所述文本进行拼接后输入所述抽取模型的第二子任务模型，得到第三任务特征词和第四任务特征词。从而在任务特征词的抽取过程中，可以采用共享参数的表达层输出特征信息，获取较好的词语提取效果，且可以具有较高的准确率。

本发明授权一种基于抽取模型的多任务抽取方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于抽取模型的多任务抽取方法，其特征在于，所述抽取模型包括多个子任务模型，每个子任务模型的表达层共享参数，所述表达层的优化基于多个子任务模型联合优化实现，所述子任务模型基于所述表达层输出特征信息，所述子任务模型基于与所述表达层连接的输出层输出与所述特征信息相关的任务特征词，多个子任务模型按照预设顺序执行和训练，所述子任务模型的输入为上一个子任务模型的输出；所述方法包括： 获得待处理样本的文本，并从所述文本中抽取第一任务特征词； 将所述第一任务特征词与所述文本进行拼接后输入所述抽取模型的第一子任务模型，得到第一任务特征词对应的第二任务特征词； 将所述第一任务特征词以及第二任务特征词与所述文本进行拼接后输入所述抽取模型的第二子任务模型，得到第三任务特征词和第四任务特征词； 其中，所述抽取模型采用如下方式训练得到： 将预设的训练样本输入所述抽取模型的至少一个所述子任务模型中，并获取所述子任务模型的输出信息； 根据所述子任务模型的输出信息，对该子任务模型的输出层以及表达层的参数进行调整，并将该子任务模型的表达层的参数共享至所述抽取模型的所有子任务模型的表达层，直至所述抽取模型训练完成。

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