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龙图腾网获悉浪潮云信息技术股份公司申请的专利基于政务行业大模型的命名实体识别方法及相关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：CN119783674B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510004692.5，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权基于政务行业大模型的命名实体识别方法及相关设备是由马尚;李廷设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于政务行业大模型的命名实体识别方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于政务行业大模型的命名实体识别方法及相关设备，该方法包括：在初始数据集中筛选目标政务领域的各个政务文本；对各个政务文本进行数据预处理；基于训练任务和经过预处理的政务文本，构建样本数据集；基于样本数据集对每个初始模型进行训练，得到各个候选模型；对每个候选模型进行性能评估，得到每个候选模型的性能评估结果；根据性能评估结果，选择性能最优的候选模型作为政务行业大模型；应用政务行业大模型对待识别的政务文本进行命名实体识别。应用本发明的方法，可通过基于目标政务领域的样本数据构建的模型进行命名实体识别，模型基于其学习能力亦可在未掌握的数据上完成命名实体识别，可提高命名实体识别的准确性。

本发明授权基于政务行业大模型的命名实体识别方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于政务行业大模型的命名实体识别方法，其特征在于，包括： 确定初始数据集；所述初始数据集包括预先采集的多个政务文本； 基于预设的目标政务领域，对所述初始数据集进行数据筛选，获得所述目标政务领域对应的各个目标政务文本； 其中，所述基于预设的目标政务领域，对所述初始数据集进行数据筛选，获得所述目标政务领域对应的各个目标政务文本，包括： 确定所述目标政务领域对应的各个关键词； 基于各个所述关键词，对所述初始数据集中的各个政务文本进行文本搜索，获得与各个所述关键词相关联的各个政务文本，将与各个所述关键词相关联的各个政务文本作为第一候选文本； 对于所述初始数据集中的每个政务文本，应用预设的政务文本分类模型，对该政务文本进行分类，获得表征该政务文本是否属于所述目标政务领域的分类结果，若该分类结果表征该政务文本属于所述目标政务领域，则将该政务文本作为第二候选文本； 对于所述初始数据集中的每个政务文本，应用预设的文本分析算法对该政务文本进行文本分析，获得表征该政务文本是否属于所述目标政务领域的文本分析结果，若该文本分析结果表征该政务文本属于所述目标政务领域，则将该政务文本作为第三候选文本； 对各个所述第一候选文本、各个所述第二候选文本和各个所述第三候选文本进行整合，获得整合后的各个候选文本； 将所述整合后的各个候选文本发送给指定人员，以使所述指定人员对所述整合后的各个候选文本进行审核； 当接收到所述指定人员对所述整合后的各个候选文本进行确认的指令时，将所述整合后的各个候选文本作为各个所述目标政务文本； 对各个所述目标政务文本进行数据预处理，获得各个已处理政务文本； 确定各个训练任务；各个所述训练任务包括命名实体识别任务和词性标注任务； 基于各个所述训练任务和各个所述已处理政务文本，构建样本数据集； 确定多个初始模型；每个所述初始模型为对BERT模型进行微调所得到的模型，每个所述初始模型采用自注意力机制或多头注意力机制，各个所述初始模型的网络层级架构不同； 基于所述样本数据集，分别对每个所述初始模型进行训练，将完成训练的每个初始模型作为候选模型； 对每个所述候选模型进行性能评估，得到每个所述候选模型对应的性能评估结果；每个所述候选模型对应的性能评估结果表征该候选模型的性能优劣程度； 根据各个所述性能评估结果，在各个所述候选模型中，选择性能最优的候选模型，作为政务行业大模型； 应用所述政务行业大模型对生产环境中待识别的政务文本进行命名实体识别。

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浪潮云信息技术股份公司，其通讯地址为：250101 山东省济南市高新区浪潮路1036号浪潮科技园S01号楼；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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