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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利融合词汇类别表征的中文领域文本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：CN115545033B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202211272636.2，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权融合词汇类别表征的中文领域文本命名实体识别方法是由相艳;柳如熙;郭军军;线岩团设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合词汇类别表征的中文领域文本命名实体识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及融合词汇类别表征的中文领域文本命名实体识别方法，属于命名实体识别技术领域。本发明将字符嵌入、词汇及其类别嵌入送入Transformer编码器进行编码和融合，获得类别增强的字符表征，并在输出端通过门控机制将字符表征与类别表征再次结合，并送入CRF解码，得到字符的实体标签。本发明在中文医疗信息处理挑战榜CBLUE的两个数据集上进行了实验，结果表明本发明的性能相比其他基模型获得了明显提高。

本发明授权融合词汇类别表征的中文领域文本命名实体识别方法在权利要求书中公布了：1.融合词汇类别表征的中文领域文本命名实体识别方法，其特征在于：所述融合词汇类别表征的中文领域文本命名实体识别方法包括如下步骤： Step1、获得基于文本的词向量表示及其对应的类别向量表示； Step2、获得含有类别信息的融合特征表示； Step3、将融合特征表示输入Transformer编码器； Step4、基于交互门控机制进行信息筛选； Step5、CRF解码生成预测标签； 所述Step2具体包括如下： Step2.1、对于输入的文本序列，其中表示句子中的字，通过不同的字符跨度匹配文本中的词及其类别向量，将类别表征显式嵌入词向量；模型从序列开头以不同的span与词典中的词汇比对，若有和字符集合相同的词，则将匹配到的词放在句子的后面，此时文本序列变成； Step2.2、然后，将输入序列中的各个字符映射到一个字符嵌入表示以及一个bigram特征嵌入，将和拼接得到融合bigram特征的字符嵌入，此时模型的输入嵌入序列为； ； 其中，表示向量的拼接运算； Step2.3、对于文本序列中的词汇，将输入序列中的各个词映射到一个词汇嵌入，并将各个词映射到一个类别嵌入；随后，将每个词汇的类别向量与词汇向量拼接得到融合类别表征的词汇向量表示，用e表示嵌入，计算过程如下所示； ； Step2.4、最后，将向量和通过线性变换变为、，表示多头注意力维度，此时模型的输入向量序列为。

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昆明理工大学，其通讯地址为：650500 云南省昆明市呈贡区景明南路727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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