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龙图腾网获悉阿里巴巴集团控股有限公司申请的专利模型训练方法、识别方法、装置、电子设备和计算机存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113553849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010340132.4，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权模型训练方法、识别方法、装置、电子设备和计算机存储介质是由丁瑞雪;龙定坤;黄非;马春平;徐光伟;王潇斌;司罗;谢朋峻设计研发完成，并于2020-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、识别方法、装置、电子设备和计算机存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种模型训练方法、识别方法、装置、电子设备和计算机存储介质。所述模型训练方法应用于命名实体识别模型，包括：将源领域的训练数据、随机领域的无标注数据输入训练模型，得到第一训练结果，所述训练模型包括共用编码器、源领域解码器、目标领域解码器和随机领域解码器；进行数据筛选，得到筛选后的源领域的训练数据、筛选后的随机领域的无标注数据；将上述筛选后的数据、目标领域的训练数据输入所述训练模型，得到第二训练结果。由于领域迁移训练样本包括随机领域无标签训练数据，在领域迁移训练中，应用了除源领域训练样本和目标领域训练样本之外的更广泛的训练样本，因此提高了领域迁移训练的有效性。

本发明授权模型训练方法、识别方法、装置、电子设备和计算机存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，应用于命名实体识别模型，包括： 将源领域的训练数据、随机领域的无标注数据输入训练模型，得到第一训练结果，其中，所述训练模型包括共用编码器、源领域解码器、目标领域解码器和随机领域解码器，所述第一训练结果包括第一句子的损失函数和第二句子的损失函数，所述第一句子的损失函数利用所述随机领域解码器对编码后的第一句子进行解码得到，所述编码后的第一句子为利用所述共用编码器对所述源领域的训练数据中的第一句子进行编码得到，所述第二句子的损失函数利用所述随机领域解码器对编码后的第二句子进行解码得到，所述编码后的第二句子为利用所述共用编码器对所述随机领域的无标注数据中的第二句子进行编码得到； 根据所述第一训练结果对所述源领域的训练数据、所述随机领域的无标注数据进行筛选，得到筛选后的源领域的训练数据、筛选后的随机领域的无标注数据，其中，所述筛选后的源领域的训练数据为得分在第一预设范围内的第一句子，所述第一句子的得分根据所述第一句子的损失函数确定，所述筛选后的随机领域的无标注数据为得分在第二预设范围内的第二句子，所述第二句子的得分根据所述第二句子的损失函数确定； 将所述筛选后的源领域的训练数据、所述筛选后的随机领域的无标注数据、目标领域的训练数据输入所述训练模型，得到第二训练结果，其中，所述第二训练结果为训练后的所述训练模型，所述筛选后的源领域的训练数据包括第一源领域有标签训练数据和第二源领域有标签训练数据，所述第一源领域有标签训练数据的损失函数值大于所述第二源领域有标签训练数据的损失函数值，所述第一源领域有标签训练数据用于对源领域编解码器结构进行有监督训练，所述第二源领域有标签训练数据用于对所述源领域编解码器结构和自编码器结构进行半监督训练，所述源领域编解码器结构通过所述共用编码器和所述源领域解码器形成，所述自编码器结构通过所述共用编码器和所述随机领域解码器形成。

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