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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于大模型反馈优化的零样本命名实体识别方法、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：CN120354855B 。

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：202510855236.1，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权基于大模型反馈优化的零样本命名实体识别方法、装置是由孙宇清;李成;龚斌设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型反馈优化的零样本命名实体识别方法、装置在说明书摘要公布了：本发明属于电数字数据处理领域，尤其涉及基于大模型反馈优化的零样本命名实体识别方法、装置。所述方法通过迭代实体抽取策略以强制大模型关注待抽取文本中除已知实体外的其余部分，从而提升实体识别的召回率；为兼顾召回率与精确率，本方法进一步提出基于大模型的实体过滤策略，实现对候选实体的筛选；筛选后通过引导大模型专注于实体类型分类任务，有效纠正抽取过程中可能产生的分类错误；同时，在实体抽取过程中引入基于文本的实体过滤策略，用以抑制由大模型幻觉问题导致的无效或错误实体，显著提升整体识别的准确性与稳定性。

本发明授权基于大模型反馈优化的零样本命名实体识别方法、装置在权利要求书中公布了：1.基于大模型反馈优化的零样本命名实体识别方法，其特征在于，所述方法包括： S1：采用基于大模型及提示学习的迭代实体抽取策略，利用实体抽取提示对其包含的输入文本X中的实体进行抽取，获得实体集合； S2：采用基于大模型的实体过滤策略，利用实体筛选提示对步骤S1得到的实体集合进行过滤，得到符合命名实体识别定义的真实实体集合E，其中， ，1 表示实体集合中的第个实体，表示实体集合的大小，是实体集合E中实体的顺序索引； S3：采用基于大模型的实体类型匹配策略，利用实体类型匹配提示对步骤S2获得的符合命名实体识别定义的真实实体集合E中的每一个命名实体进行实体类型匹配，形成结构化的分类输出； 步骤S1具体为： S11、将实体抽取提示输入到大模型中获得抽取结果，并对所得抽取结果进行基于文本的实体筛选，得到筛选后的抽取结果； S12、判断步骤S11得到的筛选后的抽取结果有无新增实体，如果没有新增实体，即，终止迭代，输出实体集合，其中，为经第轮实体筛选后的抽取结果，为前i-1轮所有实体构成的实体集合，对于第一轮将初始化为空集；如果有新增实体，则执行基于的掩码策略得到输入文本，执行步骤S13，继续迭代； S13、将步骤S12得到的输入文本替换实体抽取提示中的输入文本对应的内容，得到替换后的实体抽取提示，重复步骤S11、S12。

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山东大学，其通讯地址为：250100 山东省济南市历城区山大南路27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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