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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利一种命名实体模型的训练方法、装置、终端及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：CN116070631B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202211449338.6，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种命名实体模型的训练方法、装置、终端及存储介质是由徐耀彬;刘伟棠;陈立力;周明伟设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种命名实体模型的训练方法、装置、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种命名实体模型的训练方法、装置、终端及存储介质，命名实体模型的训练方法包括：获取训练数据集；通过第一模型对第二文本数据进行标签预测，得到带有伪标签的第二文本数据；通过第二模型对第一文本数据和第二文本数据分别进行实体预测，得到第一文本数据和第二文本数据分别对应的预测标签；基于同一第一文本数据的预测标签和标注信息之间的误差值以及同一第二文本数据的预测标签和伪标签之间的误差值迭代训练第二模型；基于训练后的第二模型的模型参数对第一模型的模型参数进行动量更新，将训练得到的第一模型作为命名实体模型。本申请中两个模型之间相互矫正，可以有效缓解伪标签的噪声问题，可以提高模型的识别准确率。

本发明授权一种命名实体模型的训练方法、装置、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种命名实体模型的训练方法，其特征在于，所述命名实体模型的训练方法包括： 获取训练数据集，所述训练数据集包括标注文本数据集和未标注文本数据集；所述标注文本数据集包括多个具有标注信息的第一文本数据，所述未标注文本数据集包括多个未标注的第二文本数据； 根据所述标注文本数据集对初始参数模型进行训练；所述初始参数模型包括文本编码模块和实体识别模块，所述文本编码模块与所述实体识别模块连接； 通过第一模型对所述第二文本数据进行标签预测，得到带有伪标签的所述第二文本数据；所述第一模型的模型参数与训练得到的所述初始参数模型的模型参数相同； 通过第二模型对所述第一文本数据和所述第二文本数据分别进行实体预测，得到所述第一文本数据和所述第二文本数据分别对应的预测标签；所述第二模型的模型参数与训练得到的所述初始参数模型的模型参数相同，所述第二模型与所述第一模型的结构相同、所述模型参数的优化算法不同；所述第二模型的模型参数学习算法为随机梯度下降算法，所述第一模型的模型参数学习算法为动量优化法； 基于同一所述第一文本数据的预测标签和所述标注信息之间的误差值以及同一所述第二文本数据的预测标签和所述伪标签之间的误差值迭代训练所述第二模型； 基于训练后的所述第二模型的模型参数对所述第一模型的模型参数进行动量更新，将训练得到的所述第一模型作为所述命名实体模型。

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