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一种将文本结构化为表格的深度学习模型装置，它涉及数据处理技术领域。它包括以下具体步骤：预处理；数据预处理、数据清洗、文本分词、形成字符和词及表格行标签；词向量化；字符编码层；字符编码和词编码的连接层；列信息的预测；行信息的预测的前处理；行信息的预测；总loss函数的设置。本发明有益效果为：提出了一种多任务的神经网络，通过一个模型，直接将非结构文本转换为表格数据。在金融的数据领域，达到了商业化的标准，且相比于Pipeline的形式，其提高了3‑5个百分点，降低了pipeline的误差传递的问题。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113761131 A
(43)申请公布日 2021.12.07
(21)申请号 202111045093.6 G06N 3/04 (2006.01)
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