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龙图腾网获悉深圳市腾讯信息技术有限公司申请的专利实体识别模型的训练方法、装置、设备及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：CN117009892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202210910874.5，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权实体识别模型的训练方法、装置、设备及介质是由黄东晓;刘文强;蒋益巧设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本实体识别模型的训练方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种实体识别模型的训练方法、装置、设备及介质，涉及人工智能领域。该方法包括：获取样本文本和样本文本的实体标注，实体标注用于表示样本文本的目标实体；调用实体识别模型中的特征提取层对样本文本进行特征提取处理，得到样本文本的标识序列，标识序列中的标识与样本文本的文本内容的文字一一对应；调用实体识别模型中的分类器对标识序列进行实体识别处理，得到预测目标实体，分类器用于识别样本文本中的各个预测目标实体的头部和尾部，预测目标实体存在至少两个，预测目标实体是基于实体识别模型的单轮输出得到的；基于实体标注与预测目标实体之间的误差，对实体识别模型进行训练。该方法可以提高实体识别模型的准确率。

本发明授权实体识别模型的训练方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种实体识别模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本文本和所述样本文本的实体标注，所述实体标注用于表示所述样本文本的目标实体；所述样本文本包括文本标题和文本内容； 获取预设问题； 组合所述预设问题、所述文本标题和所述文本内容，得到文本组合； 调用所述实体识别模型中的编码层对所述文本组合进行编码处理，得到所述样本文本的向量组；其中，所述向量组包括段落特征向量；所述编码层包括段落编码器；为所述文本组合中的所述预设问题赋予第一数值；为所述文本组合中的所述文本标题赋予第二数值； 为所述文本组合中的所述文本内容赋予第三数值；其中，所述第一数值、所述第二数值和所述第三数值是不同的值；调用所述实体识别模型中的所述段落编码器对所述文本组合进行编码处理，得到所述段落特征向量； 调用所述实体识别模型中的解码层对所述向量组进行解码处理，得到所述样本文本的标识序列，所述标识序列中的标识与所述样本文本的文本内容的文字一一对应； 调用所述实体识别模型中的分类器对所述标识序列进行实体识别处理，得到预测目标实体，所述分类器用于识别所述样本文本中的各个所述预测目标实体的头部和尾部，所述预测目标实体存在至少两个，所述预测目标实体是基于所述实体识别模型的单轮输出得到的； 基于所述实体标注与所述预测目标实体之间的误差，对所述实体识别模型进行训练。

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