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龍圖騰網恭喜阿里巴巴集團控股有限公司申請的專利基于自然語言處理的模型訓練方法及裝置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：CN113536790B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13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：202010293248.7，技術領域涉及：G06F40/295；該發明授權基于自然語言處理的模型訓練方法及裝置是由王瀟斌;徐光偉;龍定坤;馬春平;丁瑞雪;謝朋峻設計研發完成，并于2020-04-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于自然語言處理的模型訓練方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于自然語言處理的模型訓練方法及裝置，涉及自然語言處理技術領域，本發明的主要目的在于提升模型識別的準確率。本發明主要的技術方案為：構建自然語言處理模型，所述自然語言處理模型中包括第一模型和第二模型，其中，所述第一模型用于對命名實體進行識別，所述第二模型用于對命名實體的前導字進行識別；采用多任務學習的方式對所述自然語言處理模型進行訓練，得到所述自然語言處理模型的損失函數；根據所述自然語言處理模型的損失函數進行優化，得到優化后的自然語言處理模型。

本發明授權基于自然語言處理的模型訓練方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于自然語言處理的模型訓練方法，所述方法包括：構建自然語言處理模型，所述自然語言處理模型中包括第一模型和第二模型，其中，所述第一模型用于對命名實體進行識別，所述第二模型用于對命名實體的前導字進行識別；所述第一模型包括：輸入層，用于將輸入句子轉換為向量序列，所述輸入句子包括多個字，BiLSTM層，用于將所述輸入層轉換的向量序列結合上下文信息生成對應的特征向量，全連接層，用于接收所述BiLSTM層生成的特征向量，計算每個字對應的輸出標簽在所有標簽上的分布概率；第二模型的結構包括：輸入層與分類層，其中，所述輸入層，用于獲取輸入句子中每個字的向量表示以及所述BiLSTM層生成的特征向量，將特定字的向量表示以及所述特定字在所述特征向量中的對應向量進行拼接，得到拼接后的向量，所述分類層，用于利用全連接神經網絡根據所述拼接后的向量確定與所述特定字相鄰的下一個字為命名實體的分布概率；采用多任務學習的方式對所述自然語言處理模型進行訓練，得到所述自然語言處理模型的損失函數；根據所述自然語言處理模型的損失函數進行優化，得到優化后的自然語言處理模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯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；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。