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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司申请的专利基于关系抽取的能源文本数据结构化方法及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：CN116383339B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310075137.2，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权基于关系抽取的能源文本数据结构化方法及装置是由彭勃;龚贤夫;左婧;李耀东;徐蔚;陈深;张宽易;谢敏设计研发完成，并于2023-01-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于关系抽取的能源文本数据结构化方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于关系抽取的能源文本数据结构化方法及装置，通过获取第一能源文本数据集，提取第一能源文本数据集中的能源文本数据的实体特征，并建立能源文本数据之间的实体关系，得到第二能源文本数据集；基于能源文本数据的能源类型，对第二能源文本数据集中的能源文本数据进行数据增强，得到第三能源文本数据集；基于第三能源文本数据集，对预设神经网络模型进行迭代训练，直至预设神经网络模型达到预设收敛条件，得到数据结构化模型，利用数据结构化模型，对待结构化能源文本数据进行结构化，生成结构化数据报表。提高能源了文本数据的分类准确性、可分析性和存储便利性，有效解决传统文本数据结构化方法在能源领域的局限性。

本发明授权基于关系抽取的能源文本数据结构化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于关系抽取的能源文本数据结构化方法，其特征在于，包括： 获取第一能源文本数据集，所述第一能源文本数据集包括多个能源文本数据； 利用预训练语言模型，提取所述第一能源文本数据集中的能源文本数据的实体特征，并建立所述能源文本数据之间的实体关系，得到第二能源文本数据集； 基于所述能源文本数据的能源类型，对所述第二能源文本数据集中的能源文本数据进行数据增强，得到第三能源文本数据集； 基于所述第三能源文本数据集，对预设神经网络模型进行迭代训练，直至所述预设神经网络模型达到预设收敛条件，得到数据结构化模型，包括：将所述第三能源文本数据集输入至所述预设神经网络模型；利用所述预设神经网络模型，对所述第三能源文本数据集中的能源文本数据进行命名实体识别，确定每个实体在所述能源文本数据中的位置，得到实体集；提取所述实体集中的多个关系类别，得到关系类别集；基于所述实体集和所述关系类别集，预测在目标关系类别下第一目标实体对应的第二目标实体在所述能源文本数据中的位置，输出多个关系三元组；基于所述关系三元组，计算所述预设神经网络模型的损失函数，并基于所述损失函数更新所述预设神经网络模型的模型参数，直至所述预设神经网络模型达到预设收敛条件，得到所述数据结构化模型； 所述基于所述实体集和所述关系类别集，预测在目标关系类别下第一目标实体对应的第二目标实体在所述能源文本数据中的位置，输出多个关系三元组，包括：对于所述实体集中的第一目标实体，在所述关系类别集中的目标关系类别下，从所述实体集中确定与所述第一目标实体具有所述目标关系类别的第二目标实体，并预测所述第二目标实体在所述能源文本数据中的位置概率值；将所述位置概率值最大时对应的第二目标实体与所述第一目标实体和所述目标关系类别组成所述关系三元组； 利用所述数据结构化模型，对待结构化能源文本数据进行结构化，生成结构化数据报表。

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