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龍圖騰網獲悉天津大學申請的專利詩詞實體提取模型的訓練方法、詩詞實體提取方法和設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120277219B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510766367.2，技術領域涉及：G06F16/353；該發明授權詩詞實體提取模型的訓練方法、詩詞實體提取方法和設備是由許熙巍;高思琪;張子健;鄭毅設計研發完成，并于2025-06-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本詩詞實體提取模型的訓練方法、詩詞實體提取方法和設備在說明書摘要公布了：本申請提供了一種詩詞實體提取模型的訓練方法、詩詞實體提取方法和設備，該方法包括將初始詩詞訓練集中的第一詩詞文本信息輸入至預訓練模型，輸出第一詩詞文本信息中每個命名實體所對應的第一實體類型標簽；計算第一詩詞文本信息與預設知識庫中每個待篩選詩詞文本信息之間的余弦相似數據和詩詞平仄差異數據；針對每個待篩選詩詞文本信息，根據余弦相似數據和詩詞平仄差異數據，生成綜合相似度；在綜合相似度滿足第一預設條件的情況下，將待篩選詩詞文本信息確定為與第一詩詞文本信息對應的第二詩詞文本信息；將中間詩詞訓練集輸入至預設語言模型，得到目標詩詞訓練集；利用目標詩詞訓練集對預訓練模型進行訓練，得到經訓練的詩詞實體提取模型。

本發明授權詩詞實體提取模型的訓練方法、詩詞實體提取方法和設備在權利要求書中公布了：1.一種詩詞實體提取模型的訓練方法，其特征在于，包括： 將初始詩詞訓練集中的第一詩詞文本信息輸入至預訓練模型，輸出所述第一詩詞文本信息中每個命名實體所對應的多個第一實體類型標簽； 計算所述第一詩詞文本信息與預設知識庫中每個待篩選詩詞文本信息之間的余弦相似數據和詩詞平仄差異數據，其中，所述預設知識庫還包括與每個所述待篩選詩詞文本信息對應的第二實體類型標簽； 針對每個所述待篩選詩詞文本信息，根據所述余弦相似數據和詩詞平仄差異數據，生成綜合相似度； 在所述綜合相似度滿足第一預設條件的情況下，將所述待篩選詩詞文本信息確定為與所述第一詩詞文本信息對應的第二詩詞文本信息； 將中間詩詞訓練集輸入至預設語言模型，得到目標詩詞訓練集，其中，所述中間詩詞訓練集包括多個所述第一詩詞文本信息和與每個所述第一詩詞文本信息對應的多個所述第一實體類型標簽、多個所述第二詩詞文本信息和多個所述第二實體類型標簽； 利用所述目標詩詞訓練集對所述預訓練模型進行訓練，得到經訓練的詩詞實體提取模型； 其中，將中間詩詞訓練集輸入至預設語言模型，得到目標詩詞訓練集，包括： 針對所述中間詩詞訓練集中的每個所述第一詩詞文本信息，根據所述第一詩詞文本信息、多個所述第一實體類型標簽和與所述第一詩詞文本信息對應的多個第二詩詞文本信息和多個所述第二實體類型標簽，生成第一目標提示詞； 將所述第一目標提示詞輸入至所述預設語言模型，輸出與所述第一詩詞文本信息對應的第三詩詞文本信息； 根據預測詩詞訓練集和所述中間詩詞訓練集，生成所述目標詩詞訓練集，其中，所述預測詩詞訓練集包括多個所述第三詩詞文本信息。

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