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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京三快在線科技有限公司申請的專利一種實體識別模型訓練方法及裝置獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN114548095B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202111594553.0，技術領域涉及：G06F40/289；該發(fā)明授權一種實體識別模型訓練方法及裝置是由廖群;溫麗紅;李成江;羅星池;劉亮;李超設計研發(fā)完成，并于2021-12-23向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種實體識別模型訓練方法及裝置在說明書摘要公布了：本公開的實施例提供了一種實體識別模型訓練方法及裝置。所述方法包括：獲取模型訓練文本；基于多領域知識庫，獲取所述模型訓練文本中每個字對應的領域詞；獲取所述模型訓練文本中每個字的字類別標簽，及每個字對應的領域詞的詞類別標簽；基于所述模型訓練文本中每個字、每個字對應的領域詞、每個字的字類別標簽和每個字對應的領域詞的詞類別標簽，對初始實體識別模型進行訓練，得到目標實體識別模型。本公開的實施例可以提高實體識別模型在不同場景下的實體識別效果。

本發(fā)明授權一種實體識別模型訓練方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種實體識別模型訓練方法，其特征在于，包括：獲取模型訓練文本；基于多領域知識庫，獲取所述模型訓練文本中每個字對應的領域詞，所述領域詞是指模型訓練文本中每個字在不同領域下關聯(lián)的詞匯；獲取所述模型訓練文本中每個字的字類別標簽，及每個字對應的領域詞的詞類別標簽；基于所述模型訓練文本中每個字、每個字對應的領域詞、每個字的字類別標簽和每個字對應的領域詞的詞類別標簽，對初始實體識別模型進行訓練，得到目標實體識別模型；所述基于多領域知識庫，獲取所述模型訓練文本中每個字對應的領域詞，包括：基于所述多領域知識庫，獲取以所述模型訓練文本中每個字為首部位置的第一領域詞、以所述模型訓練文本中每個字為中間位置的第二領域詞和以所述模型訓練文本中每個字為尾部位置的第三領域詞；將所述第一領域詞、所述第二領域詞和所述第三領域詞作為所述模型訓練文本中每個字對應的領域詞。

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