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龍圖騰網恭喜貝殼找房(北京)科技有限公司申請的專利命名實體識別方法、裝置及存儲介質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：CN115935992B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06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：202211470178.3，技術領域涉及：G06F40/295；該發明授權命名實體識別方法、裝置及存儲介質是由竇辰曉設計研發完成，并于2022-11-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本命名實體識別方法、裝置及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明實施方式公開了一種命名實體識別方法、裝置及存儲介質。方法包括：將文本序列輸入命名實體識別模型，以獲取被所述命名實體識別模型識別為無實體類型的詞向量；確定所述無實體類型的詞向量與注冊集中的均值向量的相似度，所述均值向量對應于特定實體類型，所述均值向量是符合所述特定實體類型的多個詞向量的均值運算所確定的；將相似度大于預定門限值的均值向量所對應的特定實體類型，確定為所述無實體類型的詞向量的實體類型。本發明實施方式基于與均值向量的相似度比較，可以對模型無法識別的詞進行識別，提高識別準確度。

本發明授權命名實體識別方法、裝置及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種命名實體識別方法，其特征在于，包括：將文本序列輸入命名實體識別模型，以獲取被所述命名實體識別模型識別為無實體類型的詞向量，所述無實體類型的詞向量是所述命名實體識別模型無法識別的詞向量，所述實體識別模型包含已訓練的第一Transformer模型；確定所述無實體類型的詞向量與注冊集中的均值向量的相似度，所述均值向量對應于特定實體類型，所述均值向量是符合所述特定實體類型的多個詞向量的均值運算所確定的；以及將相似度大于預定門限值的均值向量所對應的特定實體類型，確定為所述無實體類型的詞向量的實體類型；其中，所述注冊集通過以下方法獲得：將詞被標注特定實體類型的訓練樣本輸入所述已訓練的第一Transformer模型，以從所述第一Transformer輸出對應于特定實體類型的詞向量；確定對應于特定實體類型的詞向量的均值向量；以及將所述均值向量包含在所述注冊集中以獲得注冊集；所述第一Transformer模型包含N個相同的編碼器、對應于所述N個相同的編碼器的N個丟棄器、加權求和器及解碼器，其中N為至少為2的正整數；所述編碼器適配于以并行方式接收所述文本序列，將所述文本序列以并行方式編碼為句向量；所述丟棄器適配于丟棄對應的編碼器所編碼的句向量中的隨機部分；所述加權求和器適配于確定所述丟棄器輸出的、丟棄隨機部分的句向量的加權求和結果；所述解碼器適配于對所述加權求和結果執行命名實體識別，以獲取所述無實體類型的詞向量。

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