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龙图腾网获悉数据空间研究院申请的专利基于感知增强的非连续实体识别方法、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：CN119294398B 。

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：202411454089.9，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权基于感知增强的非连续实体识别方法、设备及存储介质是由范联伟;胡政;王佐成;林传文;马韵洁设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于感知增强的非连续实体识别方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：基于感知增强的非连续实体识别方法、设备及存储介质，属于自然语言处理技术领域，解决现有的非连续命名实体识别方法存在标注数据资源需求量大以及存在解码多义性的问题；本发明将非连续实体识别划分为实体检测和实体分类两部分，实体检测部分在编码器的嵌入层融合单词连续型提示感知嵌入，以保证预测得到的实体序列按文本序列中的先后顺序输出；实体分类部分基于实体检测部分得到的实体序列，提供额外提示知识，对文本序列进行实体信息补全，丰富非连续实体信息，降低了实体分类阶段难度，能够有效避免标注数据资源消耗过大和解码多义性等问题，提升低数据资源场景下的非连续实体识别准确率。

本发明授权基于感知增强的非连续实体识别方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.基于感知增强的非连续实体识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对文本序列使用Embedding-1嵌入层，将文本序列的单词映射为嵌入向量； S2、利用Transformer-encoder-1编码器对Embedding-1嵌入层输出的嵌入向量进行编码； S3、利用Transformer-decoder-1解码器对编码器输出和实体序列进行解码； S4、将解码器输出通过一层线性映射层，利用softmax函数得到解码出的字符，并将其加入已解码出的实体序列中； S5、循环步骤S3至S4，直至解码出结束标志符，得到文本序列对应的实体序列； S6、根据文本序列和实体序列进行实体信息补充，将文本序列中的非连续实体片段变成连续实体片段，得到实体文本序列； S7、对实体文本序列使用Embedding-2嵌入层，将实体文本序列的单词映射为嵌入向量； S8、利用Transformer-encoder-2编码器对Embedding-2嵌入层输出的嵌入向量进行编码，接着平均实体组成字符向量得到实体类型特征向量； S9、将实体类型特征向量通过一层线性映射层，利用softmax函数得到实体类别预测值，获取实体预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人数据空间研究院，其通讯地址为：230088 安徽省合肥市高新区柏堰科技园创新大道288号工投高新智谷B区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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