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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利命名实体识别方法、装置及可读存储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：CN112434520B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202011257945.3，技术领域涉及：G06F40/284；该发明授权命名实体识别方法、装置及可读存储介质是由李建强;王静楠;王延安设计研发完成，并于2020-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本命名实体识别方法、装置及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种命名实体识别方法、装置及可读存储介质，本发明方法中，将待识别电子病历输入至命名实体识别模型，输出与所述待识别电子病历对应的医疗实体识别结果，其中，所述命名实体识别模型是基于电子病历样本数据以及预先确定的医疗实体标签进行训练后得到的，所述命名实体识别模型用于基于预设双向长短期记忆网络‑条件随机场模型对所述待识别电子病历的基于拼音首字母、字和词的融合特征向量进行处理，以获得所述待识别电子病历对应的医疗实体识别结果。通过预设双向长短期记忆网络‑条件随机场模型对所述待识别电子病历的基于拼音首字母、字和词的融合特征向量进行处理，能够获得更全面的特征信息，进而提高医疗实体识别结果的准确性。

本发明授权命名实体识别方法、装置及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种命名实体识别方法，其特征在于，包括： 将待识别电子病历输入至命名实体识别模型； 输出与所述待识别电子病历对应的医疗实体识别结果； 其中，所述命名实体识别模型是基于电子病历样本数据以及预先确定的医疗实体标签进行训练后得到的，所述命名实体识别模型用于基于预设双向长短期记忆网络-条件随机场模型对所述待识别电子病历的基于拼音首字母、字和词的融合特征向量进行处理，以获得所述待识别电子病历对应的医疗实体识别结果； 所述拼音首字母、字和词的融合特征向量是基于所述待识别电子病历的拼音首字母特征向量、字特征向量和词特征向量进行融合得到的； 所述预设双向长短期记忆网络-条件随机场模型包括依次连接的输入层、双向长短期记忆网络-卷积神经网络层、双向长短期记忆网络-注意力机制层和条件随机场层，所述双向长短期记忆网络-卷积神经网络层包括双向长短期记忆网络模型和卷积神经网络模型，所述双向长短期记忆网络-注意力机制层包括双向长短期记忆网络模型和注意力机制模型； 所述基于预设双向长短期记忆网络-条件随机场模型对所述待识别电子病历的基于拼音首字母、字和词的融合特征向量进行处理，以获得所述待识别电子病历对应的医疗实体识别结果，具体包括： 将所述融合特征向量输入双向长短期记忆网络-卷积神经网络层中的双向长短期记忆网络模型，获得第一向量； 将所述字特征向量输入双向长短期记忆网络-卷积神经网络层中的卷积神经网络模型，获得第二向量； 将所述第一向量和第二向量进行串联融合，获得第三向量； 将所述第三向量分别输入所述双向长短期记忆网络-注意力机制层中的双向长短期记忆网络模型和注意力机制模型中，获得双向长短期记忆网络模型输出的第四向量和注意力机制模型输出的第五向量； 将所述第四向量和第五向量进行串联融合，获得第六向量； 将所述第六向量输入条件随机场层，以获得所述待识别电子病历对应的医疗实体识别结果； 所述拼音首字母、字和词的融合特征向量是基于所述待识别电子病历的拼音首字母特征向量、字特征向量和词特征向量进行融合得到的，具体包括： 将所述拼音首字母特征向量与所述字特征向量进行求和融合，获得第七向量； 将所述第七向量与所述词特征向量进行串联融合，获得所述融合特征向量。

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