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龙图腾网获悉深圳安巽科技有限公司申请的专利基于知识迁移的实体标注模型训练方法、设备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：CN120430380B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510920539.7，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权基于知识迁移的实体标注模型训练方法、设备及存储介质是由李祖发;胡博伦设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识迁移的实体标注模型训练方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于知识迁移的实体标注模型训练方法、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，该方法包括：基于实体标注任务的标注数据对预设的初始实体标注模型进行参数更新，得到临时参数；根据各个所述实体标注任务的临时参数在测试数据上的总损失值，对所述初始实体标注模型进行更新，得到泛化实体标注模型；根据目标领域的标注数据对所述泛化实体标注模型进行训练，得到所述目标领域对应的目标实体标注模型。通过逐步引导模型从接触新领域数据、增强泛化能力到精准适应目标领域，解决了当实体标注任务遇到新领域且出现源领域未覆盖实体类型时，模型无法快速关联且需大量重新训练的问题。

本发明授权基于知识迁移的实体标注模型训练方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于知识迁移的实体标注模型训练方法，其特征在于，所述实体标注模型应用于文本领域，所述基于知识迁移的实体标注模型训练方法包括： 基于实体标注任务的标注数据对预设的初始实体标注模型进行参数更新，得到临时参数； 根据各个所述实体标注任务的临时参数在测试数据上的总损失值，对所述初始实体标注模型进行更新，得到泛化实体标注模型； 根据目标领域的标注数据对所述泛化实体标注模型进行训练，得到所述目标领域对应的目标实体标注模型； 确定待标注数据的数据类型和上下文特征，确定所述目标实体标注模型中各个子模型的权重，其中，所述子模型包括：规则引擎、统计模型和深度学习模型； 根据各个所述子模型的实体标注子结果和对应的权重进行加权投票，将加权票数最高的标签确定为实体标注结果； 所述确定待标注数据的数据源类型和上下文特征，确定所述目标实体标注模型中各个子模型的权重的步骤包括：获取所述待标注数据的文本架构化程度得分、实体频率得分、上下文复杂度评分；根据各个所述子模型对应的指标评分，确定各个所述子模型对应的所述权重，其中，规则引擎权重与所述文本架构化程度得分正相关，所述文本架构化程度得分越高，所述规则引擎的权重越高；统计模型权重与所述实体频率得分正相关，所述实体频率得分越高，所述统计模型的权重越高；深度学习模型权重与所述上下文复杂度得分正相关，所述上下文复杂度得分越高，所述深度学习模型的权重越高；所述深度学习模型权重与所述实体频率得分负相关，所述实体频率得分越低，所述深度学习模型的权重越高。

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