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龙图腾网获悉广东工业大学;广东能哥知识科技有限公司申请的专利一种命名实体识别的数据增强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：CN116090459B 。

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：202211648300.1，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种命名实体识别的数据增强方法及系统是由程良伦;陈焕磊;张伟文设计研发完成，并于2022-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种命名实体识别的数据增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种命名实体识别的数据增强方法及系统，方法包括：获取命名实体识别语料；对命名实体识别语料进行预处理，得到训练数据集；将训练数据集输入未训练的数据增强模型，通过第一数据集对提示生成器进行提示生成处理得到提示参数，并根据提示参数对预训练模型进行更新处理，得到训练完成的数据增强模型；获取标注填充矩阵，并将所述标注填充矩阵输入所述数据增强模型进行数据增强处理，得到数据增强句子；将数据增强句子进行标注转换处理，得到第三数据集；从第三数据集中进行数据抽取到第一数据集中，得到数据增强数据集。本发明实施例能够生成高质量的数据，从而减少噪音，提高模型性能，可广泛应用于人工智能技术领域。

本发明授权一种命名实体识别的数据增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种命名实体识别的数据增强方法，其特征在于，所述方法包括： 获取命名实体识别语料； 对所述命名实体识别语料进行预处理，得到训练数据集，所述训练数据集包括第一数据集和第二数据集，所述第二数据集用于对预训练模型进行继续预训练处理； 将所述训练数据集输入未训练的数据增强模型，通过所述第一数据集对提示生成器进行提示生成处理得到提示参数，并根据所述提示参数对预训练模型进行更新处理，得到训练完成的数据增强模型； 获取标注填充矩阵，并将所述标注填充矩阵输入所述数据增强模型进行数据增强处理，得到数据增强句子； 将所述数据增强句子进行标注转换处理，得到第三数据集； 从所述第三数据集中进行数据抽取到第一数据集中，得到数据增强数据集； 所述通过所述第一数据集对提示生成器进行提示生成处理得到提示参数，包括： 对所述第一数据集进行句子展开处理，得到展开数据； 将所述展开数据输入所述提示生成器，得到提示参数； 所述提示生成器的神经网络模型的数学表达式为： ； ； 式中，是大小为M的单位矩阵，M是提示参数的长度，，，，b1，b2是可训练的参数，代表神经网络中transformerblock层的输入和输出的维度，是一个超参数，。

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