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龍圖騰網獲悉合肥工業大學;國網安徽省電力有限公司電力科學研究院申請的專利融合產品領域知識的產品實體識別方法與系統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：CN116341548B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12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：202310165477.4，技術領域涉及：G06F40/295；該發明授權融合產品領域知識的產品實體識別方法與系統是由王安寧;秦琪;方釗;汪玉;張強;陳藝;賈駿童;趙龍設計研發完成，并于2023-02-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本融合產品領域知識的產品實體識別方法與系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種融合產品領域知識的產品實體識別方法、系統、存儲介質和電子設備，涉及自然語言處理技術領域。本發明根據產品領域知識，構建詞庫中產品實體的索引集，獲取每個字符對應的字符級候選產品實體；根據待識別實體語句，構建的候選產品實體指稱圖，獲取任意兩個字符級候選產品實體之間的全局依賴關系，獲取每個字符級候選產品實體為待識別實體語句的指稱實體的證據分數；根據待識別實體語句、各個字符級候選產品實體及其對應的嵌入權重，獲取聯合嵌入向量，并作為預先構建的深度學習模型的輸入，獲取實體識別結果。能夠將實體的全局依賴關系嵌入到深度學習模型，擴展了模型的信息來源，從而增強了其處理中文產品實體識別問題的能力。

本發明授權融合產品領域知識的產品實體識別方法與系統在權利要求書中公布了：1.一種融合產品領域知識的產品實體識別方法，其特征在于，包括： S1、根據產品領域知識，構建詞庫中產品實體的索引集； S2、根據所述索引集，獲取待識別實體語句的每個字符對應的字符級候選產品實體； S3、根據待識別實體語句，構建的候選產品實體指稱圖，獲取任意兩個字符級候選產品實體之間的全局依賴關系； S4、根據各個所述全局依賴關系，獲取每個所述字符級候選產品實體為待識別實體語句的指稱實體的證據分數； S5、根據所述待識別實體語句、各個所述字符級候選產品實體及其對應的嵌入權重，獲取聯合嵌入向量，并作為預先構建的深度學習模型的輸入，獲取實體識別結果；其中，所述嵌入權重是指每個所述字符級候選產品實體的證據分數； 所述S3中的候選產品實體指稱圖的構建過程包括： 定義節點為產品品牌和產品類型兩類實體； 定義節點的關系包括： 1產品品牌與產品類型的關系 其中，表示產品類型product1與產品品牌brand1之間的隸屬關系； 2產品類型之間的關系 其中，表示任意兩個產品類型product1與product2之間的價格相似度，price1、price2分別為product1、product2的價格； 其中，表示任意兩個產品類型product1與product2之間的尺寸相似度，l1、g1、h1分別表示product1的長、寬、高，l2、g2、h2分別表示product2的長、寬、高； 3產品品牌之間的關系 其中，表示任意兩個產品品牌brand1與brand2之間的關系，product1,x表示brand1的第x個產品類型，product2,y表示brand2的第y個產品類型；X表示屬于brandi的產品類型數量，Y是屬于brandj的產品類型數量； 所述S4中采用加權PageRank算法來獲取證據分數，包括： S41、采用實體流行度作為候選產品實體指稱圖的每個節點的初始PR值， 其中，表示選定的產品門戶網站或用戶論壇上關于任一產品實體wi的帖子數量； S42、計算每個字符級候選產品實體的PR值， 其中，分別表示與字符級候選產品實體wi、wj相關的所有候選產品實體，表示wj到wi的關系，α為平衡邊和產品實體關系的貢獻的權重因子；N表示候選產品實體的數量； S43、獲取證據分數， 其中，表示字符級候選產品實體wi為待識別實體語句的指稱實體的證據分數。

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合肥工業大學;國網安徽省電力有限公司電力科學研究院，其通訊地址為：230009 安徽省合肥市包河區屯溪路193號；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”。