恭喜平安科技(深圳)有限公司付桂振獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜平安科技(深圳)有限公司申請的專利實體表征模型的訓練方法、裝置、電子設備、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：CN114519396B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27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：202210161016.5，技術領域涉及：G06F40/30；該發明授權實體表征模型的訓練方法、裝置、電子設備、存儲介質是由付桂振設計研發完成，并于2022-02-22向國家知識產權局提交的專利申請。
本實體表征模型的訓練方法、裝置、電子設備、存儲介質在說明書摘要公布了：本發明屬于人工智能領域，提供了一種實體表征模型的訓練方法、裝置、電子設備、存儲介質，方法包括：獲取樣本語句，根據字符粒度將樣本語句拆分為多個樣本單詞，得到由多個樣本單詞組成的詞序列；獲取預設有多個參考實體的知識圖譜；根據詞序列從參考實體中確定至少一個樣本實體；通過拼接樣本實體和詞序列得到樣本序列，將樣本序列輸入至實體表征模型進行實體表征的訓練。根據本實施例的技術方案，能夠根據詞序列從知識圖譜獲取領域內的樣本實體，確保了實體表征訓練的語義表達的充分性，對于領域外的獨立實體通過樣本單詞進行間接表征，避免了采用領域外的獨立實體進行訓練引起的誤差，提高了實體表征模型訓練的準確性。
本發明授權實體表征模型的訓練方法、裝置、電子設備、存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種實體表征模型的訓練方法，其特征在于，包括：獲取樣本語句，根據字符粒度將所述樣本語句拆分為多個樣本單詞，得到由多個所述樣本單詞組成的詞序列；在預設的知識圖譜中配置多個參考實體；根據預設數據集為所述參考實體標注參考信息；從所述詞序列中連續選取至少兩個所述樣本單詞，得到樣本詞組；根據所述樣本詞組和所述參考信息，從所述參考實體中匹配出至少一個樣本實體；通過拼接所述樣本實體和所述詞序列得到樣本序列，將所述樣本序列輸入至實體表征模型進行實體表征的訓練。
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平安科技(深圳)有限公司，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市福田區福田街道福安社區益田路5033號平安金融中心23樓；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”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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