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龍圖騰網(wǎng)獲悉新華三大數(shù)據(jù)技術有限公司申請的專利詞性標注模型的訓練方法、詞性標注方法及電子設備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114117051B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111441837.6，技術領域涉及：G06F16/35；該發(fā)明授權(quán)詞性標注模型的訓練方法、詞性標注方法及電子設備是由劉萬青設計研發(fā)完成，并于2021-11-30向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本詞性標注模型的訓練方法、詞性標注方法及電子設備在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及文本分析技術領域，具體涉及詞性標注模型的訓練方法、詞性標注方法及電子設備，所述訓練方法包括獲取文本樣本數(shù)據(jù)，以及所述文本樣本數(shù)據(jù)中每個字對應的初始詞性標簽；獲取所述文本樣本數(shù)據(jù)中每個字屬于其他詞性類別的概率，并基于所述概率對所述初始詞性標簽進行平滑處理，確定目標詞性標簽；將所述文本樣本數(shù)據(jù)輸入詞性標注模型中，確定所述文本樣本數(shù)據(jù)中每個字對應的預測詞性；根據(jù)所述預測詞性以及所述目標詞性標簽，更新所述詞性標注模型的參數(shù)，以確定目標詞性標注模型。在平滑處理的過程中結(jié)合對應的概率，可以避免詞性標注模型的輸出過擬合到初始詞性標簽上，并且不會損害其分類能力，從而可以保證目標詞性標注模型的準確性。

本發(fā)明授權(quán)詞性標注模型的訓練方法、詞性標注方法及電子設備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種詞性標注模型的訓練方法，其特征在于，包括； 獲取文本樣本數(shù)據(jù)，以及所述文本樣本數(shù)據(jù)中每個字對應的初始詞性標簽； 獲取所述文本樣本數(shù)據(jù)中每個字屬于其他詞性類別的概率，并基于所述概率對所述初始詞性標簽進行平滑處理，確定目標詞性標簽； 將所述文本樣本數(shù)據(jù)輸入詞性標注模型中，確定所述文本樣本數(shù)據(jù)中每個字對應的預測詞性； 根據(jù)所述預測詞性以及所述目標詞性標簽，更新所述詞性標注模型的參數(shù)，以確定目標詞性標注模型。

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