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龍圖騰網(wǎng)獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利命名實體識別方法、訓練方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN113515941B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202011364643.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/295；該發(fā)明授權(quán)命名實體識別方法、訓練方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)是由吳坤設(shè)計研發(fā)完成，并于2020-11-27向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本命名實體識別方法、訓練方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請公開了一種命名實體識別方法、訓練方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。屬于人工智能領(lǐng)域。所述方法包括：獲取輸入文本，所述輸入文本包括至少一個字符；對所述輸入文本中的每個字符進行字符編碼，得到每個字符的第一字符編碼向量；基于所述每個字符的第一字符編碼向量，預(yù)測所述每個字符為候選實體類型的開始字符的第一概率，以及所述每個字符為所述候選實體類型的結(jié)束字符的第二概率；基于所述第一概率和所述第二概率識別出屬于所述候選實體類型的命名實體。本申請可以在多行業(yè)多實體的命名實體識別場景下，獲得較高的識別精度和識別速度。

本發(fā)明授權(quán)命名實體識別方法、訓練方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種命名實體識別方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取多場景文本，所述多場景文本包括至少一個字符，所述多場景文本包括用戶帳號在至少兩個使用場景或行業(yè)下的日志數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的文本； 調(diào)用來自變壓器的雙向編碼器表示BERT模型中的編碼器對所述多場景文本中的每個字符進行字符編碼，得到每個字符的第一字符編碼向量； 調(diào)用二元模型中的第一分類層對所述字符的第一字符編碼向量進行預(yù)測，得到所述字符的第二字符編碼向量，以及所述字符為候選實體類型的開始字符的第一概率； 對所述字符的第一字符編碼向量和所述字符的第二字符編碼向量進行級聯(lián)，得到所述字符的合并字符編碼向量； 調(diào)用所述二元模型的第二分類層對所述字符的合并字符編碼向量進行預(yù)測，得到所述字符為所述候選實體類型的結(jié)束字符的第二概率； 基于所述第一概率和所述第二概率識別出屬于所述候選實體類型的命名實體，得到所述用戶帳號對應(yīng)的實體標簽； 根據(jù)所述用戶賬號對應(yīng)的實體標簽，對所述用戶帳號的行為模式進行建模，得到所述用戶帳號的用戶畫像標簽，所述用戶帳號的用戶畫像標簽用于在廣告推送場景中使用。

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