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龍圖騰網獲悉杭州費爾斯通科技有限公司申請的專利命名實體識別模型的訓練方法和命名實體識別的方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113177411B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-12-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110349239.X，技術領域涉及：G06F40/295；該發明授權命名實體識別模型的訓練方法和命名實體識別的方法是由韓瑞峰;楊紅飛設計研發完成，并于2021-03-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本命名實體識別模型的訓練方法和命名實體識別的方法在說明書摘要公布了：本申請涉及一種命名實體識別模型的訓練方法和命名實體識別的方法，通過獲取訓練集，其中，訓練集為目標領域相近領域的標注樣本；用訓練集對命名實體識別模型進行訓練，每輪訓練包括：將訓練查詢集和訓練支持集輸入到命名實體識別模型的BERT層，獲取訓練查詢集樣本的發射分數和轉移分數，將訓練查詢集樣本的發射分數和轉移分數輸入到命名實體識別模型的CRF層，得到命名實體識別模型的損失，根據損失調整命名實體識別模型的參數，將源領域的標注樣本作為訓練集，利用現有的標注資源，將命名實體識別模型學習到的知識遷移到少量標注樣本的場景下，解決了標注樣本獲取成本高，獲得目標領域的足量標注樣本前，無法開展工作，開發效率低的問題。

本發明授權命名實體識別模型的訓練方法和命名實體識別的方法在權利要求書中公布了：1.一種命名實體識別模型的訓練方法，其中，所述命名實體識別模型包括BERT-CRF模型，其特征在于，所述訓練方法包括： 獲取訓練集，所述訓練集包括多批元訓練數據，每一批所述元訓練數據包括訓練支持集和訓練查詢集，其中，所述訓練集為目標領域相近領域的標注樣本，每一批所述元訓練數據中包含的各類型標簽的數量均衡； 用每一批所述元訓練數據對命名實體識別模型進行訓練，每輪訓練包括：將所述訓練查詢集和所述訓練支持集輸入到命名實體識別模型中BERT-CRF模型的BERT層，獲取所述訓練查詢集樣本的發射分數和轉移分數，將所述訓練查詢集樣本的發射分數和轉移分數輸入到命名實體識別模型中BERT-CRF模型的CRF層，得到所述命名實體識別模型的損失函數，根據所述命名實體識別模型的損失函數調整所述命名實體識別模型的參數， 其中，將所述訓練查詢集和所述訓練支持集輸入到命名實體識別模型中BERT-CRF模型的BERT層，獲取所述訓練查詢集樣本的轉移分數包括：根據所述訓練查詢集樣本中的標簽類別，獲取標簽類別轉移矩陣，根據訓練中的損失回傳調節所述標簽類別轉移矩陣，根據所述標簽類別轉移矩陣得到所述訓練查詢集樣本的轉移分數， 所述方法還包括：將每個字或子詞對應于模型詞表中的序號，和每個字或子詞對應的標簽在所屬領域中全部標簽中的序號保存在領域數據中，將所述元訓練數據中的樣本在所述領域數據中的序號保存在元數據序號中，每一批所述元訓練數據通過所述領域數據和所述元數據序號進行加載。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人杭州費爾斯通科技有限公司，其通訊地址為：310000 浙江省杭州市濱江區西興街道阡陌路482號B樓第七層；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。

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