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龙图腾网获悉平安医疗健康管理股份有限公司申请的专利基于神经网络的文本结构化信息提取方法、及其相关设备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：CN113987125B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202111279596.X，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权基于神经网络的文本结构化信息提取方法、及其相关设备是由高宇轩设计研发完成，并于2021-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的文本结构化信息提取方法、及其相关设备在说明书摘要公布了：本申请实施例属于人工智能领域，涉及一种基于神经网络的文本结构化信息提取方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：获取待处理文本；基于预设的词语发现算法，在待处理文本中确定候选词；将带有候选词的待处理文本输入依据标准词训练完毕的归类模型，得到待处理文本针对标准词的文本归类结果；当根据文本归类结果确定待处理文本符合文本归类条件时，基于候选词构建提取表达式；将待处理文本与提取表达式进行匹配，得到匹配结果；基于匹配结果生成文本结构化信息。此外，本申请还涉及区块链技术，待处理文本可存储于区块链中。本申请实现了文本结构化信息的自动化提取。

本发明授权基于神经网络的文本结构化信息提取方法、及其相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的文本结构化信息提取方法，其特征在于，包括下述步骤： 获取待处理文本； 基于预设的词语发现算法，在所述待处理文本中确定候选词，其中所述词语发现算法在确认所述待处理文本的文本片段是否为新词时，会衡量所述文本片段的左边和右边与不同的字或者词组进行搭配，且搭配后形成具有含义的表述，且所述文本片段内部搭配固定，及所述文本片段不存在于词库或者词典中； 将带有候选词的待处理文本输入依据标准词训练完毕的归类模型，得到所述待处理文本针对所述标准词的文本归类结果，其中所述归类模型为预先进行针对标准词的训练的多标签归类模型，用于判定所述带有候选词的待处理文本与标准词是否存在关联，并将所述带有候选词的待处理文本与标准词之间的关联作为文本归类结果进行输出； 当根据所述文本归类结果确定所述待处理文本符合文本归类条件时，基于所述候选词构建提取表达式； 将所述待处理文本与所述提取表达式进行匹配，得到匹配结果； 基于所述匹配结果生成文本结构化信息； 所述在所述待处理文本中确定候选词的步骤包括： 对所述待处理文本进行切分，得到多个字符串； 对于每个字符串，计算字符串的左邻熵和右邻熵，并根据所述左邻熵和所述右邻熵计算所述字符串的信息熵； 计算所述字符串的平均互信息； 对所述信息熵和所述平均互信息进行线性运算，得到所述字符串的分值； 当所述分值大于预设的分值阈值时，将所述字符串确定为候选词。

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