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龍圖騰網獲悉清華大學;騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利文本語句處理方法、裝置、計算機設備和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：CN111950269B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202010847425.1，技術領域涉及：G06F40/279；該發明授權文本語句處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質是由劉知遠;彭皓;高天宇;韓旭;林衍凱;李鵬;孫茂松;周杰設計研發完成，并于2020-08-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本文本語句處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質在說明書摘要公布了：本申請涉及一種文本語句處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質，包括：獲取含實體對和實體對的關系標簽的樣本文本語句；根據關系標簽從樣本文本語句中提取正例語句對和負例語句對，并進行正負例采樣處理，獲得訓練集；將訓練集輸入至待訓練的關系抽取模型，生成包括對比損失值的損失值；對比損失值用于表征正例語句對中語句的相似度與負例語句對中語句的相似度之間的差異；根據損失值調整關系抽取模型的參數，并返回根據關系標簽從樣本文本語句中提取正例語句對和負例語句對的步驟，以進行迭代訓練，直至滿足訓練停止條件，得到關系抽取模型；關系抽取模型用于識別文本語句中實體對的實體關系。采用本方法能夠有效提高實體關系抽取的準確性。

本發明授權文本語句處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種文本語句處理方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取樣本文本語句；所述樣本文本語句含實體對和所述實體對的關系標簽；所述樣本文本語句中按照預設概率值選取的部分實體被遮蔽； 根據所述關系標簽從所述樣本文本語句中提取正例語句對和負例語句對，并對所述正例語句對和所述負例語句對進行正負例采樣處理，獲得訓練集； 將所述訓練集輸入至待訓練的關系抽取模型，生成損失值；所述損失值中包括第一損失值和第二損失值，所述第一損失值為對比損失值；所述對比損失值，用于表征所述正例語句對中語句的相似度與所述負例語句對中語句的相似度之間的差異；所述第二損失值根據交叉熵損失確定；所述交叉熵損失是根據對應的掩碼預測結果確定的；所述掩碼預測結果，是在對所述訓練集中各所述樣本文本語句中的文本進行掩碼處理，提取掩碼處理后的各所述樣本文本語句中各文本的文本上下文特征后，根據所述文本上下文特征對各所述樣本文本語句進行掩碼預測得到的； 根據所述損失值調整所述關系抽取模型的參數，按照預設概率值重新對樣本文本語句對中的部分實體進行遮蔽，并返回所述根據所述關系標簽從所述樣本文本語句中提取正例語句對和負例語句對的步驟，以進行迭代訓練，直至滿足訓練停止條件，得到關系抽取模型；所述關系抽取模型，用于識別文本語句中實體對的實體關系。

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