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龙图腾网恭喜北京快确信息科技有限公司申请的专利基于深度学习算法的债券信息解析方法、装置及电子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：CN114692596B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202210168584.8，技术领域涉及：G06F40/205；该发明授权基于深度学习算法的债券信息解析方法、装置及电子设备是由喻广博;周靖宇设计研发完成，并于2022-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习算法的债券信息解析方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习算法的债券信息解析方法、装置及电子设备，方法包括：预先构建深度学习算法模型；获取目标域数据集，根据预设的标注指南构建输入特征；根据输入特征对深度学习算法模型中的编码器依次进行粗粒度预训练和细粒度预训练，生成目标编码器；对深度学习算法的解码器进行设置，生成目标解码器；根据目标编码器和目标解码器生成目标深度学习算法模型；根据输入特征对目标深度学习算法模型进行训练，生成债券解析模型；将待解析的债券信息输入债券解析模型，输出解析结果。本发明实施例实现对金融债券交易进行命名实体识别，提升了富含数值数据的任务中整体准确率；有效解决命名实体识别中实体嵌套的问题，提高了解析效率。

本发明授权基于深度学习算法的债券信息解析方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习算法的债券信息解析方法,其特征在于,所述方法包括：预先构建深度学习算法模型；所述深度学习算法模型包括编码器和解码器；获取目标域数据集，根据预设的标注指南，构建目标域数据集对应的输入特征；根据输入特征对深度学习算法模型中的编码器依次进行粗粒度预训练和细粒度预训练，生成目标编码器；对深度学习算法的解码器进行设置，生成目标解码器，所述目标解码器采用指针网络；根据目标编码器和目标解码器生成目标深度学习算法模型；根据输入特征对目标深度学习算法模型进行训练，生成债券解析模型；获取待解析的债券信息，将债券信息输入债券解析模型，输出解析结果；所述根据输入特征对深度学习算法模型中的编码器进行粗粒度预训练，包括：获取大量公开数据集生成弱监督数据；根据输入特征对深度学习算法的编码器进行预训练，并采用弱监督数据对编码器进行监督，生成第一编码器，所述第一编码器用于判断输入句子中的实体与非实体；所述根据输入特征对深度学习算法模型中的编码器进行细粒度预训练，包括：获取金融领域的命名实体词典，根据命名实体词典扫描输入特征，并根据最大匹配算法自动标注；通过自动筛选的策略，在每一轮的训练结束后都用训练好的模型去重新预测数据集，重新标注置信度高的标签；使用远程监督数据进行下一轮的数据训练，训练完成后，输出目标编码器。

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