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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東大學(xué);歌爾股份有限公司;濰坊歌創(chuàng)未來技術(shù)開發(fā)有限公司申請的專利命名實體識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)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：CN120373305B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16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：202510830735.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/295；該發(fā)明授權(quán)命名實體識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)是由孫宇清;李成;王寶錄;孫玉強;許蓮;董陸陽;丁小玲;王廷偉;張文曄;王海龍;馬利國;金龍;殷寶國設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-20向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本命名實體識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請公開了一種命名實體識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取待識別文本內(nèi)容；基于目標(biāo)實體抽取模型，對所述待識別文本內(nèi)容進行跨度檢測，得到所述待識別文本內(nèi)容中各實體所在的位置信息；基于目標(biāo)類型判別模型，根據(jù)所述位置信息對所述各實體進行類型識別，得到各實體的類型信息。通過上述方式，將整個命名實體識別的核對流程劃分為跨度檢測子流程和類型識別子流程，并利用從粗粒度至細(xì)粒度訓(xùn)練的目標(biāo)實體抽取模型對待識別文本內(nèi)容進行跨度檢測，以及利用鴿巢損失函數(shù)、閾值損失函數(shù)以及對比損失函數(shù)訓(xùn)練的目標(biāo)類型判別模型進行類型識別，從而能夠?qū)崿F(xiàn)少樣本場景下的命名實體的準(zhǔn)確識別。

本發(fā)明授權(quán)命名實體識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種命名實體識別方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取待識別文本內(nèi)容； 基于目標(biāo)實體抽取模型，對所述待識別文本內(nèi)容進行跨度檢測，得到所述待識別文本內(nèi)容中各實體所在的位置信息，所述目標(biāo)實體抽取模型包括粗粒度預(yù)訓(xùn)練和細(xì)粒度預(yù)訓(xùn)練； 基于目標(biāo)類型判別模型，根據(jù)所述位置信息對所述各實體進行類型識別，得到各實體的類型信息，所述目標(biāo)類型判別模型為基于多元高斯算法的類型判別器； 其中，所述基于目標(biāo)實體抽取模型，對所述待識別文本內(nèi)容進行跨度檢測，得到所述待識別文本內(nèi)容中各實體所在的位置信息的步驟之前，還包括： 獲取自然語言場景的目標(biāo)語料庫； 通過調(diào)用所述自然語言場景的標(biāo)注工具對所述目標(biāo)語料庫中各詞匯進行詞性標(biāo)注； 在粗粒度階段，根據(jù)標(biāo)注在各詞匯的詞性信息和目標(biāo)權(quán)重分配策略為所述各詞匯賦予相對應(yīng)的詞性感知權(quán)重； 根據(jù)所述詞性感知權(quán)重進行目標(biāo)實體抽取模型的粗粒度預(yù)訓(xùn)練。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人山東大學(xué);歌爾股份有限公司;濰坊歌創(chuàng)未來技術(shù)開發(fā)有限公司，其通訊地址為：250100 山東省濟南市歷城區(qū)山大南路27號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。