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龙图腾网获悉浙江大学;浙商银行股份有限公司申请的专利一种基于去偏的带噪命名实体识别方法与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：CN116227494B 。

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：202310351515.5，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种基于去偏的带噪命名实体识别方法与装置是由陈刚;董艺雯;肖瑞轩;王皓波;赵俊博;陈嘉俊;张敬之设计研发完成，并于2023-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于去偏的带噪命名实体识别方法与装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于去偏的带噪命名实体识别方法与装置，包括：将训练用的文本序列进行分词，再将其标签序列进行转换得到二元标签序列和细粒度实体类标签序列；构建命名实体识别模型，并获取得到干净二元样本集、无标注二元样本集、干净细粒度实体类样本集和无标注细粒度实体类样本集；同时遵循半监督学习框架，基于干净二元样本集、无标注二元样本集、干净细粒度实体类样本集和无标注细粒度实体类样本集对命名实体识别模型进行训练，计算每一分类层的损失函数，基于随机梯度下降法更新命名实体识别模型的参数；最后得到训练完成的命名实体识别模型，再在测试用的文本序列上进行带噪命名实体识别。

本发明授权一种基于去偏的带噪命名实体识别方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于去偏的带噪命名实体识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 1对文本序列进行分词处理，再将文本序列对应的标签序列进行转换得到二元标签序列和细粒度实体类标签序列； 2构建命名实体识别模型，所述命名实体识别模型包括基于RoBERTa预训练模型配置的编码器、二元分类层、细粒度实体类分类层；将文本序列输入至基于RoBERTa预训练模型配置的编码器得到词向量表示，再将词向量表示分别输入至二元分类层和细粒度实体类分类层得到二元分类预测概率和细粒度实体类分类预测概率；以及， 根据二元分类预测概率和细粒度实体类分类预测概率判断标注是否正确来进行样本筛选，得到干净二元样本集、无标注二元样本集、干净细粒度实体类样本集和无标注细粒度实体类样本集； 3基于半监督学习框架对命名实体识别模型进行训练，根据二元分类预测概率和细粒度实体类分类预测概率分别对无标注二元样本集和无标注细粒度实体类样本集打上伪标签，通过干净二元样本集和干净细粒度实体类样本集分别训练二元分类层和细粒度实体类分类层，通过干净二元样本集和打上伪标签的无标注二元样本集训练二元分类层对应的辅助伪分类层，通过干净细粒度实体类样本集和打上伪标签的无标注细粒度实体类样本集训练细粒度实体类分类层对应的辅助伪分类层，计算每一分类层的损失函数，基于随机梯度下降法更新命名实体识别模型的参数； 4利用训练好的命名实体识别模型进行带噪命名实体识别。

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浙江大学;浙商银行股份有限公司，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；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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