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龙图腾网获悉第三维度(河南)软件科技有限公司申请的专利一种基于prompt的建筑实体识别并分类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：CN115859164B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211104104.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于prompt的建筑实体识别并分类方法及系统是由丁松阳;陈珂锐;刘怡晴;梁雪;田功克设计研发完成，并于2022-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于prompt的建筑实体识别并分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于prompt的建筑实体识别并分类方法及系统，方法为：收集建筑领域规范、通则以及公开数据集并进行预处理得到样本数据集，选择一部分数据样本对实体标注得到标注样本集；选择未标注的数据样本对BERT预训练模型进行预训练得到已完成预训练的BERT模型；根据BERT模型设计初始提示模板；根据识别实体以及实体类别的任务设置目标预测空间以及答案空间；根据给定的跨度从标注样本集中抽取词语；将抽取词语放入初始提示模板形成完整提示模板，将完整提示模板向量化后放入BERT模型，识别输入数据中实体并将实体分成建筑领域五大类别。本发明通过增加prompt模板提示词信息，减少下游建筑领域实体识别任务对样本的依赖，提高任务的精度。

本发明授权一种基于prompt的建筑实体识别并分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于prompt的建筑实体识别并分类方法，其特征在于，其步骤如下： S1、收集建筑五大领域规范、通则以及公开数据集作为统一数据集并进行数据的预处理得到样本数据集，选择样本数据集中的一部分数据样本对其中的实体进行标注得到标注样本集； S2、选择BERT预训练模型，并从样本数据集中选择未标注的数据样本对BERT预训练模型进行预训练得到已完成预训练的BERT模型； S3、根据BERT模型设计初始提示模板，确定初始提示模板的形状并设置初始提示模板中的提示词以及预测词的信息； 所述步骤S3中初始提示模板的形状为ClozePrompt，即预测词出现在初始提示模板的提示词的中间，且预测词的个数是固定的； 所述初始提示模板为自动搜索模板，在初始状态下自动搜索模板的提示词为随机生成的，根据BERT模型在训练过程中的误差反馈，不断更新提示模板，最终得到一个高精度的提示模板； S4、根据识别实体以及实体类别的任务设置预测词位置的目标预测空间，并根据目标预测空间设置答案空间； S5、根据给定的跨度1-5从标注样本集中的样本数据中抽取词语；所述跨度1-5表示跨度的取值为{1,2,3,4,5}； S6、将抽取词语放入初始提示模板形成完整提示模板，并将完整提示模板向量化后放入BERT模型，通过BERT模型的掩码任务识别输入数据中的建筑领域实体并将实体分成建筑领域五大类别。

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