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龙图腾网获悉天津大学申请的专利诗词实体提取模型的训练方法、诗词实体提取方法和设备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：CN120277219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510766367.2，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权诗词实体提取模型的训练方法、诗词实体提取方法和设备是由许熙巍;高思琪;张子健;郑毅设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本诗词实体提取模型的训练方法、诗词实体提取方法和设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种诗词实体提取模型的训练方法、诗词实体提取方法和设备，该方法包括将初始诗词训练集中的第一诗词文本信息输入至预训练模型，输出第一诗词文本信息中每个命名实体所对应的第一实体类型标签；计算第一诗词文本信息与预设知识库中每个待筛选诗词文本信息之间的余弦相似数据和诗词平仄差异数据；针对每个待筛选诗词文本信息，根据余弦相似数据和诗词平仄差异数据，生成综合相似度；在综合相似度满足第一预设条件的情况下，将待筛选诗词文本信息确定为与第一诗词文本信息对应的第二诗词文本信息；将中间诗词训练集输入至预设语言模型，得到目标诗词训练集；利用目标诗词训练集对预训练模型进行训练，得到经训练的诗词实体提取模型。

本发明授权诗词实体提取模型的训练方法、诗词实体提取方法和设备在权利要求书中公布了：1.一种诗词实体提取模型的训练方法，其特征在于，包括： 将初始诗词训练集中的第一诗词文本信息输入至预训练模型，输出所述第一诗词文本信息中每个命名实体所对应的多个第一实体类型标签； 计算所述第一诗词文本信息与预设知识库中每个待筛选诗词文本信息之间的余弦相似数据和诗词平仄差异数据，其中，所述预设知识库还包括与每个所述待筛选诗词文本信息对应的第二实体类型标签； 针对每个所述待筛选诗词文本信息，根据所述余弦相似数据和诗词平仄差异数据，生成综合相似度； 在所述综合相似度满足第一预设条件的情况下，将所述待筛选诗词文本信息确定为与所述第一诗词文本信息对应的第二诗词文本信息； 将中间诗词训练集输入至预设语言模型，得到目标诗词训练集，其中，所述中间诗词训练集包括多个所述第一诗词文本信息和与每个所述第一诗词文本信息对应的多个所述第一实体类型标签、多个所述第二诗词文本信息和多个所述第二实体类型标签； 利用所述目标诗词训练集对所述预训练模型进行训练，得到经训练的诗词实体提取模型； 其中，将中间诗词训练集输入至预设语言模型，得到目标诗词训练集，包括： 针对所述中间诗词训练集中的每个所述第一诗词文本信息，根据所述第一诗词文本信息、多个所述第一实体类型标签和与所述第一诗词文本信息对应的多个第二诗词文本信息和多个所述第二实体类型标签，生成第一目标提示词； 将所述第一目标提示词输入至所述预设语言模型，输出与所述第一诗词文本信息对应的第三诗词文本信息； 根据预测诗词训练集和所述中间诗词训练集，生成所述目标诗词训练集，其中，所述预测诗词训练集包括多个所述第三诗词文本信息。

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