买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种多模态信息选择性融合的中文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：CN115374784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210810750.X，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种多模态信息选择性融合的中文命名实体识别方法是由蔡佳豪;张华平;商建云设计研发完成，并于2022-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态信息选择性融合的中文命名实体识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多模态信息选择性融合的中文命名实体识别方法，属于自然语言处理技术领域。本发明有效解决了如何将字音和字形这两个重要信息有效融入命名实体识别中，通过在命名实体识别的输入中，加入携带语义信息的字符的拼音与偏旁部首序列，赋予了向量更强的语义信息。采用选择性融合，能够动态地控制字音和字形特征所占的权重，有效提升了命名实体识别性能。本发明能够为机器翻译、问答系统和阅读理解等自然语言处理任务提供有效支持。

本发明授权一种多模态信息选择性融合的中文命名实体识别方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态信息选择性融合的中文命名实体识别方法，其特征在于，首先，将原文本使用词典匹配方法获取单词的语义信息，并使用由头尾位置转换而来的相对位置编码来适应单词边界信息； 然后，对于文本的每一个字符，使用CNN网络来提取汉字的拼音和偏旁部首信息；当得到汉字的字音Pinyin、字形Radical和语义Lattice信息后，使用CrossTransformer来增强Lattice与Pinyin、Lattice与Radical的语义信息； 之后，采用选择性融合方式集成这些向量，包括字符粒度、句子粒度两个层面的融合信息； 选择性融合的方法如下： 步骤I：字符粒度权重选择； 使用h来表示第i个字符的Attention向量；使用一个选择性的门单元来控制有多少信息能够流向混合的Embedding表示，门值由一个全连接层和一个sigmoid函数计算出来；输入包括经过Cross-Transformer之后的CrossAttention表示；将Pinyin、两个Lattice和Radical模式的门值表示为g、gl1、gl2、g，则第i个字符的融合Embedding表示如下计算： 其中，W,Wl1,Wl2,W,b,bl1,bl2,b均为可学习的参数；σ是sigmoid函数；分别表示第i个字符在Pinyin、Lattice1、Lattice2和Radical的Attention向量； 步骤II：融合Embedding表示； 在步骤I中得到各个embedding的门值之后，将各个AttentionEmbedding与门值进行加权求和，得到融合Embedding表示 步骤III：句子粒度学习； 应用TransformerLayer，在句子级别来充分学习Lattice、Pinyin和Radical信息；所有字符的混合表征被打包成： 其中，H0表示所有字符的混合表征，表示第N个字符的融合表征，表示第M个字符的融合表征； 则最终的混合Embedding表示，按照如下方式进行计算： H＝TransformerH013 其中，H表示经过Transformer层的隐藏层输出； 最后，对单词部分进行屏蔽，将融合后的信息传递给条件随机场，得到最终的标签预测概率，从而完成中文命名实体识别。

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北京理工大学，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街5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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。