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龍圖騰網(wǎng)恭喜阿里巴巴集團控股有限公司申請的專利實體打標模型訓練的方法、裝置及電子設備獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113971183B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產權局官網(wǎng)在2025-05-06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：202010710014.8，技術領域涉及：G06F16/242；該發(fā)明授權實體打標模型訓練的方法、裝置及電子設備是由張浩宇;龍定坤;黃非;徐光偉;王瀟斌;謝朋峻設計研發(fā)完成，并于2020-07-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本實體打標模型訓練的方法、裝置及電子設備在說明書摘要公布了：本申請實施例公開了實體打標模型的訓練方法、裝置及電子設備，所述方法包括：獲取原始訓練樣本集，并利用所述原始訓練樣本集對實體打標模型進行訓練，建立第一實體打標模型；利用所述第一實體打標模型對所述訓練樣本中的實體進行標簽分布預測；利用所述訓練樣本中的實體的原始標簽分布以及所預測出的標簽分布中各自包含的正確信息，對所述訓練樣本中的實體進行重新標注，并根據(jù)重新標注后的訓練樣本重新對實體打標模型進行訓練，建立第二實體打標模型。通過本申請實施例，能夠提升模型的預測準確率。

本發(fā)明授權實體打標模型訓練的方法、裝置及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種實體打標模型的訓練方法，其特征在于，包括：利用包含噪聲標簽的訓練數(shù)據(jù)對實體打標模型進行訓練，并利用訓練得到的實體打標模型對所述訓練數(shù)據(jù)中的實體進行標簽分布預測，其中，所述訓練數(shù)據(jù)中包括多條訓練樣本，每條訓練樣本包括實體，實體關聯(lián)的文本，以及實體對應的原始標簽信息；根據(jù)所述訓練數(shù)據(jù)中所包含實體的原始標簽分布以及所述實體打標模型預測的標簽分布，得到所述實體的偽標簽；利用所述偽標簽對所述訓練數(shù)據(jù)中的實體進行重標注，并利用重標注的訓練數(shù)據(jù)對所述實體打標模型進行訓練，得到訓練后的實體打標模型；其中，所述根據(jù)所述訓練數(shù)據(jù)中所包含實體的原始標簽分布以及所述實體打標模型預測的標簽分布，得到所述實體的偽標簽，包括：根據(jù)所述原始標簽分布初始化偽標簽分布；利用目標約束對所述偽標簽分布進行更新，以在更新后的偽標簽分布中選擇所述偽標簽。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人阿里巴巴集團控股有限公司，其通訊地址為：英屬開曼群島大開曼資本大廈一座四層847號郵箱；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)”。