阿里巴巴(中国)有限公司钱爽获国家专利权
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龙图腾网获悉阿里巴巴(中国)有限公司申请的专利实体分类方法、装置、存储介质、处理器及电子装置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：CN114201603B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202111301031.7，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权实体分类方法、装置、存储介质、处理器及电子装置是由钱爽设计研发完成，并于2021-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本实体分类方法、装置、存储介质、处理器及电子装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种实体分类方法、装置、存储介质、处理器及电子装置。其中，该方法包括：获取待预测实体；采用待预测实体与多个关系类型构建多个实例，其中，多个实例中每个实例包括：文本部分，问题部分和答案部分；对多个实例中每个实例进行分类处理，得到多个分类标签；基于多个分类标签确定待预测实体的归属类别。本发明解决了由于实体风险分类过程中风险类型多变，且实体风险类型判断依据复杂、难度大造成的实体风险审核效率低、准确率低的技术问题，从而在知识图谱知识自动生产流程中，准确地识别不同知识实体的风险类型、有效地提升实体风险分类的效率和准确性。
本发明授权实体分类方法、装置、存储介质、处理器及电子装置在权利要求书中公布了：1.一种实体分类方法，其特征在于，包括： 获取待预测实体； 采用所述待预测实体与多个关系类型构建多个实例，其中，所述多个实例中每个实例包括：文本部分，问题部分和答案部分，所述文本部分包括所述待预测实体的实体简介和所述关系类型的类型简介，所述问题部分包括所述待预测实体的实体属性和所述关系类型的关系属性； 基于所述多个实例中的正例与所述多个实例中的负例对应的类型相似程度进行不同比例的负例采样处理，得到负例采样结果，其中，类型相似程度与负例采样比例呈正比； 利用所述多个实例中的正例与所述负例采样结果，通过深度学习训练得到阅读理解模型； 利用所述阅读理解模型对所述多个实例中每个实例进行分类处理，得到多个分类标签； 基于所述多个分类标签确定所述待预测实体的归属类别。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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