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龙图腾网获悉云知声智能科技股份有限公司申请的专利一种识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质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：CN115456199B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202211146072.8，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质是由付蒙恩;史亚飞;谢冠超设计研发完成，并于2022-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：获取对目标医院初始待标注数据集中的医嘱数据进行命名实体识别得到的识别结果，并利用识别结果满足预设条件的目标医嘱数据生成目标待标注数据集；并获取目标待标注数据集中每个目标医嘱数据对应的目标标注数据，并基于目标医嘱数据以及目标标注数据生成目标医院对应的测试数据集；基于测试数据集以及待训练的识别模型进行迭代训练，直至训练后的识别模型满足预设条件。本申请通过获取医嘱数据的标注信息，并通过错误数据分析，使用模型回标的方式，对的错误数据进行纠正，最终利用修正的数据训练模型，以此提高模型的泛化能力。

本发明授权一种识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种识别模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取目标医院对应的初始待标注数据集，其中，所述目标医院为待进行知识迁移的医院，所述初始待标注数据集包括至少一个医嘱数据； 获取对所述初始待标注数据集中的医嘱数据进行命名实体识别得到的识别结果，并利用所述识别结果满足预设条件的目标医嘱数据生成目标待标注数据集； 检测作用于所述目标待标注数据集对应的标注操作，得到所述目标待标注数据集中每个目标医嘱数据对应的目标标注数据，并基于所述目标医嘱数据以及所述目标标注数据生成所述目标医院对应的测试数据集； 利用待训练的识别模型对所述测试数据集进行预测，得到预测结果，并在所述预测结果不满足预设条件的情况下，基于所述测试数据集以及所述待训练的识别模型进行迭代训练，直至训练后的识别模型满足所述预设条件； 所述获取对所述初始待标注数据集中的医嘱数据进行命名实体识别得到的识别结果，并利用所述识别结果满足预设条件的目标医嘱数据生成目标待标注数据集，包括：获取原始医院对应的两个原始识别模型，其中，所述原始识别模型是利用原始医院的原始医嘱数据训练得到的；利用所述原始识别模型对所述初始待标注数据集中的医嘱数据进行命名实体识别，得到识别结果；将所述识别结果满足预设条件的医嘱数据确定为所述目标医嘱数据，并基于所述目标医嘱生成待标注数据； 所述原始识别模型包括：第一原始识别模型以及第二原始识别模型； 所述利用所述原始识别模型对所述初始待标注数据集中的医嘱数据进行命名实体识别，得到识别结果，包括：利用所述第一原始识别模型对所述初始待标注数据集中的医嘱数据，得到每个医嘱数据对应的第一实体命名，以及所述第一实体命名对应的置信度；利用所述第二原始识别模型对所述初始待标注数据集中的医嘱数据，得到每个医嘱数据对应的第二实体命名； 所述将所述识别结果满足预设条件的医嘱数据确定为所述目标医嘱数据，并基于所述目标医嘱生成待标注数据，包括：将所述置信度小于预设置信度的医嘱数据确定为第一目标医嘱数据，以及将所述第二实体命名与所述第一实体命名不一致的医嘱数据确定为第二目标医嘱数据；基于所述第一目标医嘱数据以及所述第二目标医嘱数据生成所述待标注数据； 所述检测作用于所述目标待标注数据集对应的标注操作，得到所述目标待标注数据集中每个目标医嘱数据对应的目标标注数据，包括：检测作用于目标待标注数据集中每个目标医嘱数据对应的标注操作，并基于标注操作确定初始标注数据；利用用于识别命名实体边界的检测工具检测所述初始标注数据与所述原始医院的原始标注数据中边界不一致的第一标注数据；利用医嘱分类模型对所述目标医嘱数据进行预测，得到预测结果，并将与所述预测结果不一致的初始标注信息作为第二标注数据；基于所述第一标注数据以及所述第二标注数据得到所述初始标注数据中的错误标注数据，并获取所述错误标注数据对应的正确标注数据；利用所述正确标注数据对所述错误标注数据进行替换，得到所述目标标注数据。

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