CN202110157625.9，专利术语抽取方法，本申请公开了一种专利术语抽取方法，包括：利用BERT预训练语言模型层将被标注过的字符级语料的每个字符转化为词向量，将词向量输入到BiLSTM层进行语义编码，自动提取句子特征；利用CRF层解码输出概率最大的预测标签序列，得到每个字符的标注类型，对序列中的实体提取分类。本申请实施例提供的专利术语抽取方法，利用BERT对专业领域专利文本进行向量化，能有效提高术语抽取结果的准确率，抽取效果优于当前主流的深度学习术语抽取模型，在专业领域专利文本术语抽取中，准确率、