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龍圖騰網恭喜中國電子科技集團公司信息科學研究院申請的專利嵌套命名實體識別方法及系統、電子設備及可讀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：CN110956042B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-24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：201911291456.7，技術領域涉及：G06F40/295；該發明授權嵌套命名實體識別方法及系統、電子設備及可讀介質是由溫秀秀;劉佩云;郭橙;潘博文;高原原設計研發完成，并于2019-12-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本嵌套命名實體識別方法及系統、電子設備及可讀介質在說明書摘要公布了：本發明的嵌套命名實體識別方法、系統、電子設備及可讀介質，包括基于預設的文本標記方法對語料庫中的各文本進行標記，得到標記集合，標記集合包括文本及對應的命名實體，并且至少一個文本對應多個命名實體；基于預設的聚類方法，將標記集合根據各命名實體進行聚類獲得簇集合，簇集合包括文本及與該文本唯一對應的命名實體；基于預設的自適應數據增強的命名實體識別模型，分別識別各簇集合中的命名實體。將嵌套命名實體識別問題轉化為非嵌套命名識別問題，降低命名實體嵌套對識別效果的影響；根據訓練效果逐步提升數據增強程度，將數據增強使用強度控制在最佳水平，提升訓練效果，以適應樣本不足條件下的嵌套命名實體識別任務。

本發明授權嵌套命名實體識別方法及系統、電子設備及可讀介質在權利要求書中公布了：1.一種嵌套命名實體識別方法，其特征在于，包括以下步驟： 基于預設的文本標記方法對語料庫中的各文本進行標記，得到標記集合，所述標記集合包括文本及對應的命名實體，并且，至少一個所述文本對應多個所述命名實體； 基于預設的聚類方法，將所述標記集合根據各所述命名實體進行聚類獲得簇集合，所述簇集合包括文本及與該文本唯一對應的命名實體； 基于預設的自適應數據增強的命名實體識別模型，分別識別各所述簇集合中的命名實體； 所述基于預設的聚類方法，將所述標記集合根據各所述命名實體進行聚類獲得簇集合，包括：預先設定聚類結果度量函數；基于所述聚類結果度量函數，采用層次化聚類方法將所述標記集合根據各所述命名實體進行聚類獲得簇集合； 還包括對所述自適應數據增強的命名實體識別模型進行訓練的步驟，具體包括： S210、掃描初始訓練樣本語料庫，初始化Da及Sa，其中，Da表示所述初始訓練樣本語料庫中命名實體a包含的詞匯集合，Sa表示所述初始訓練樣本語料庫中包含命名實體a的語句編號的集合； S220、根據當前輪迭代的數據增強程度控制量Mat，對所述初始訓練樣本語料庫進行數據增強，具體為：依次對每種命名實體a，在Sa中隨機選擇Mat個樣本，對于其中的每個樣本，隨機選擇Da中的詞匯進行替換，將新形成的樣本添加到所述初始訓練樣本語料庫中； S230、采用BiLSTM-CRF識別模型在當前輪迭代增強后的訓練樣本語料庫上進行訓練，并在驗證集上得到各個命名實體a的訓練結果Rat； S240、判斷當前輪迭代中所有的命名實體a是否存在RatRat-1，若是，則停止迭代，訓練結束，若否，則計算下一輪迭代的數據增強控制量，并執行步驟S220； 數據增強程度控制量Mat采用如下計算公式： t代表迭代輪次序數，Rat第表示第t輪訓練結束后，a類實體在驗證集上的F1值。

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