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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于提示学习的命名实体识别方法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：CN119886142B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510068179.2，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种基于提示学习的命名实体识别方法是由王言中;秦拯;彭鹏;李林峰;蒲子文设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于提示学习的命名实体识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于提示学习的命名实体识别方法，包括以下步骤：在预设数据集内输入查询内容进行检索，得到相似度最高的存储文档作为离散提示；将离散提示的存储文档结合连续提示输入至大语言模型；所述大语言模型通过信息检索得到与输入的存储文档和连续提示中最相似的k个提示；本发明使用提示学习的方法，通过检索增强的方法在预先设置的少量数据集中寻找与目标最相似的几个句子作为离散提示，然后结合连续提示并使用LLM作为生成模型生成提取后的结果。

本发明授权一种基于提示学习的命名实体识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于提示学习的命名实体识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤100、在预设数据集内输入查询内容进行检索，得到相似度最高的存储文档作为离散提示； 步骤200、将离散提示的存储文档结合连续提示输入至大语言模型； 步骤300、所述大语言模型通过信息检索得到与输入的存储文档和连续提示中最相似的k个提示； 在所述步骤200中，获取连续提示具体为： 针对输入的查询内容学习一组额外的提示嵌入向量，并将提示嵌入向量与实际输入的所述查询内容形成的文本嵌入结合向量； 结合所述文本嵌入结合向量与所述预设数据集内的存储文档的词频频率和逆文档频率，来估算所述查询内容与所述存储文档之间的相关性，得到的相似度最高的存储文档； 当文本嵌入结合向量和查询内容两类输入内容得到的相似度最高的存储文档相同时，确定该类情况下对应的文本嵌入结合向量，以得到连续提示； 在所述步骤300中，所述大语言模型对所述离散提示结合连续提示形成的输入内容的处理方式为： 将所述离散提示结合连续提示形成的输入内容输入至编码器，得到的编码向量再输入至解码器，然后将嵌入的高维向量分类为标签进行输出； 所述大语言模型输出数据的具体实现方式为： 对于给定的输入句子X，记为PromptX； 将提示构造PromptX馈送到大语言模型中，以获得生成的文本序列W={w1，...，wn}； 将文本序列W变换为实体标签序列，得到最终结果。

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