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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利命名实体识别模型的训练方法、装置、电子设备及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：CN116108347B 。

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：202211541930.9，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权命名实体识别模型的训练方法、装置、电子设备及介质是由赖李媛君;齐承文;任磊;张霖设计研发完成，并于2022-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本命名实体识别模型的训练方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种命名实体识别模型的训练方法、装置、电子设备及介质。该方法包括：获取无规则语料中的多个实体语料，其中，实体语料为包含实体的语料；基于多个实体语料构建得到模版库；重复多次从模版库和实体词典中选取得到多个训练数据，其中，训练数据为包含实体以及实体的标记信息的数据；采用多个训练数据训练初始网络模型，以得到目标命名实体识别模型。用以解决现有方法训练出的NER模型，无法克服长尾分布和实体更新迭代快的问题，实现提升NER模型在特定领域的实体识别效果，且降低标注难度和维护成本的技术效果。

本发明授权命名实体识别模型的训练方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种命名实体识别模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取无规则语料中的多个实体语料，其中，所述实体语料为包含实体的语料； 采用预先指定的多个替换实体，分别对多个所述实体语料中预定位置的实体进行替换处理，得到多个替换后实体语料，其中，所述替换处理用于采用预定符号替换每个所述实体语料的非实体字符； 根据所述替换后实体语料的语意，对多个所述替换后实体语料进行聚类，得到多个聚类中心； 提取多个所述聚类中心中每个聚类中心的N个句子； 将多个所述聚类中心各自的所述N个句子，作为多个所述聚类中心的种子模版; 对每个校验后的种子模版进行数据处理，以基于处理后的多个种子模版构建得到模版库； 每次从所述模版库中随机抽取一个训练模版，以及每次从实体词典中随机选择一个训练实体； 将所述训练模版和所述训练实体组合，以得到包含所述实体以及所述实体的标记信息的训练数据； 重复多次上述随机抽取、随机选择和组合操作，得到多个所述训练数据，其中，所述训练数据为包含所述实体以及所述实体的标记信息的数据； 采用多个所述训练数据训练初始网络模型，以得到目标命名实体识别模型。

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北京航空航天大学，其通讯地址为：100191 北京市海淀区学院路37号北京航空航天大学新主楼；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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