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龍圖騰網獲悉招商銀行股份有限公司申請的專利實體類型推斷方法、系統、裝置、終端設備以及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114443861B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210101886.3，技術領域涉及：G06F16/36；該發明授權實體類型推斷方法、系統、裝置、終端設備以及存儲介質是由楊一梟;蒲珂宇;劉弘一;季江舟;賀瑤函設計研發完成，并于2022-01-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本實體類型推斷方法、系統、裝置、終端設備以及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種實體類型推斷方法、系統、裝置、終端設備以及存儲介質，通過獲取待推斷數據；提取所述待推斷數據的主次特征；將所述主次特征輸入預先建立的實體類型推斷模型中進行推斷，得到預測結果，其中，所述實體類型推斷模型包括多標簽分類模型與單標簽分類模型；根據所述預測結果進行半數投票，得到所述待推斷數據的類型結果。本發明改善了實體類型推斷的效果。

本發明授權實體類型推斷方法、系統、裝置、終端設備以及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種實體類型推斷方法，其特征在于，所述實體類型推斷方法包括以下步驟： 獲取待推斷數據； 提取所述待推斷數據的主次特征，其中，所述主次特征包括主體特征與次要特征，所述主體特征包括實體名、實體標題以及實體描述文本，所述次要特征是通過對所述實體描述文本進行摘要抽取得到的； 將所述主次特征輸入預先建立的實體類型推斷模型中進行推斷，得到預測結果，其中，所述實體類型推斷模型包括多標簽分類模型與單標簽分類模型； 根據所述預測結果進行半數投票，得到所述待推斷數據的類型結果，包括： 判斷所述預測結果是否為多個標簽； 若所述預測結果為多個標簽，則使用各所述多標簽分類模型進行半數投票，得到所述待推斷數據的類型結果； 若所述預測結果為單個標簽，則使用各所述多標簽分類模型與各所述單標簽分類模型進行半數投票，得到所述待推斷數據的類型結果； 所述獲取待推斷數據的步驟之前還包括： 建立所述實體類型推斷模型，具體包括： 獲取預先采集的數據集，并根據所述數據集得到初版模型； 基于所述初版模型與所述數據集，修正增強得到訓練集； 提取所述訓練集中各訓練數據的主體特征，其中，各所述訓練數據的主體特征包括實體名、實體標題以及實體描述文本； 對所述實體描述文本進行摘要抽取，得到補充特征； 通過預訓練模型將所述主體特征與所述補充特征轉化并融合為向量； 結合快速梯度上升對抗訓練對所述向量進行多標簽與單標簽分類訓練，得到各所述多標簽分類模型與各所述單標簽分類模型，由各所述多標簽分類模型與各所述單標簽分類模型構成所述實體類型推斷模型。

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