南京中新赛克科技有限责任公司王汗青获国家专利权
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龙图腾网获悉南京中新赛克科技有限责任公司申请的专利一种基于指针网络的命名实体联合识别方法及系统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：CN116127973B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202211593392.8，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种基于指针网络的命名实体联合识别方法及系统是由王汗青;胡官荣;汪荆琪;周莹;李耀东设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于指针网络的命名实体联合识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于指针网络的命名实体联合识别方法及系统，该方法将文本分词后的字符整数索引和位置索引的向量和输入BERT模型得到融合上下文的向量和，将所述融合上下文的向量和输入序列解码模型和指针解码模型进行联合训练，得到实体概率分布、实体起点概率分布和实体终点概率分布；所述联合训练为：训练所述序列解码模型使其稳定后，联合训练所述序列解码模型和所述指针解码模型使其稳定，最后训练所述指针解码模型使其稳定；最后进行联合解码得到实体标签；本发明提出了基于BERT的CRF和指针网络的联合模型，通过多任务交替训练的策略得CRF和指针网络都得到充分训练，有效地降低NER任务中实体边界识别错误率，提高模型的泛化能力。
本发明授权一种基于指针网络的命名实体联合识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于指针网络的命名实体联合识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 1对文本进行分词，获取分词后字符的整数索引和字符的位置索引；所述字符的整数索引包括：字符在预训练词表中的整数索引和字符在所在句子中的整数索引，取值为{0,1}； 2将所述整数索引和位置索引的向量和输入BERT模型得到融合上下文的向量和； 3将所述融合上下文的向量和输入序列解码模型和指针解码模型进行联合训练，得到实体概率分布、实体起点概率分布和实体终点概率分布； 所述联合训练为：训练所述序列解码模型使其稳定后，联合训练所述序列解码模型和所述指针解码模型使其稳定，最后训练所述指针解码模型使其稳定； 4对所述实体概率分布、实体起点概率分布和实体终点概率分布进行联合解码得到实体标签。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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