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龙图腾网获悉天翼安全科技有限公司申请的专利一种去标识化方法、装置及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：CN119903554B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510045592.7，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种去标识化方法、装置及设备是由盛毓桐;童则余;甄聪;崔乾设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种去标识化方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种去标识化方法、装置及设备，本申请将待处理数据集输入至目标模型得到标记目标实体的数据集；基于预设的替代项文本进行替换，得到去标识化的数据集；其中，通过下列方式训练得到目标模型：基于IOB标记法进行第一实体标记，得到第一标记数据集；基于正则表达式和第一实体标记进行第二实体标记，得到第二标记数据集，并作为训练集；基于训练集对多个预训练子模型进行训练，直至训练后的子模型的精确率大于等于精确率阈值，确定子模型通过训练，将通过训练的多个子模型构成的模型作为目标模型。本申请通过对多个预训练子模型分组进行训练得到目标模型，从而实现目标实体识别的高准确率和高效率，进而实现去标识化的高准确率和高效率。

本发明授权一种去标识化方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种去标识化方法，其特征在于，所述方法包括： 将获取到的待处理数据集输入至目标模型后，得到标记目标实体的数据集； 基于预设的替代项文本对所述目标实体进行替换，得到去标识化的数据集； 其中，所述目标模型是通过下列方式训练得到的： 基于IOB标记法对目标数据集进行第一实体标记，得到第一标记数据集； 基于正则表达式和所述第一实体标记，对所述第一标记数据集进行第二实体标记，得到第二标记数据集，并将所述第二标记数据集作为训练集； 基于所述训练集对多个预训练子模型进行训练，在训练后的子模型的精确率小于精确率阈值的情况下，返回至基于正则表达式和所述第一实体标记，对所述第一标记数据集进行第二实体标记的步骤，直至训练后的子模型的精确率大于等于所述精确率阈值；在训练后的子模型的精确率大于等于所述精确率阈值的情况下，确定所述子模型通过训练，将通过训练的多个子模型构成的模型作为所述目标模型。

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