1.一种引文信息实体抽取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在采用样本数据集对预设的深度学习引文分块模型进行训练之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述样本数据集中的各个原始引文数据进行预处理，以确定每个引文实体项在原始引文数据中的目标位置，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的深度学习引文分块模型包括依次设置的神经网络层、bi-gru层和crf层；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，预设的深度学习引文分类模型包括：目标bert模型、自注意力机制层和crf层，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述目标引文分块模型和所述目标引文分类模型进行处理，以从所述待处理的原始引文数据中抽取引文信息实体，得到目标引文实体项结果，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，输出所述目标引文实体项结果，包括：
8.一种引文信息实体抽取装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。