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龙图腾网获悉海信视像科技股份有限公司申请的专利实体消歧模型训练、实体消歧方法及装置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：CN113780004B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202111071940.6，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权实体消歧模型训练、实体消歧方法及装置是由殷腾龙设计研发完成，并于2021-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本实体消歧模型训练、实体消歧方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种实体消歧模型训练、实体消歧方法及装置。实体消歧模型训练方法包括：获取包括至少一个样本数据的样本数据集。每个样本数据包括：样本语句、样本语句的至少一个目标样本实体，以及，至少一个目标样本实体对应的样本候选语义实体子集。样本候选语义实体子集中包括每个目标样本实体对应的目标语义实体，以及，每个目标样本实体对应的至少一个非目标语义实体，目标语义实体与非目标语义实体属于同一知识图谱。使用样本数据集对实体消歧模型进行训练，得到训练好的实体消歧模型；训练好的实体消歧模型用于从目标实体对应的多个候选语义实体中获取该目标实体对应的目标语义实体。本申请提高了对目标语句进行语义理解的准确性。

本发明授权实体消歧模型训练、实体消歧方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种实体消歧模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本数据集，所述样本数据集包括至少一个样本数据，每个所述样本数据包括：样本语句、所述样本语句的至少一个目标样本实体，以及，所述至少一个目标样本实体对应的样本候选语义实体子集，所述样本候选语义实体子集中包括每个所述目标样本实体对应的目标语义实体，以及，每个所述目标样本实体对应的至少一个非目标语义实体，所述目标语义实体与所述非目标语义实体属于同一知识图谱； 获取每个所述样本数据中的各所述目标样本实体的词向量、各所述目标样本实体对应的各候选语义实体的实体向量；所述候选语义实体包括所述目标样本实体对应的目标语义实体和非目标语义实体； 使用各所述目标样本实体的词向量、各所述目标样本实体对应的各候选语义实体的实体向量，训练至少一个可训练参数矩阵，得到训练好的实体消歧模型；所述实体消歧模型是基于所述至少一个可训练参数矩阵构建的，所述可训练参数矩阵为所述实体消歧模型中的可训练参数，所述训练好的实体消歧模型用于从目标实体对应的多个候选语义实体中获取该目标实体对应的目标语义实体； 所述实体消歧模型包括第一可训练参数矩阵和第二可训练参数矩阵，所述使用各所述目标样本实体的词向量、各所述目标样本实体对应的各候选语义实体的实体向量，训练至少一个可训练参数矩阵包括： 针对同一样本语句的任一目标样本实体，根据所述目标样本实体的词向量、所述目标样本实体对应的各候选语义实体的实体向量，以及，所述第一可训练参数矩阵，得到所述目标样本实体与所述目标样本实体对应的各候选语义实体的相关度； 根据所述目标样本实体与所述目标样本实体对应的各候选语义实体的相关度，得到所述样本语句对应的最大相关度向量；其中，所述样本语句对应的最大相关度向量包括：所述样本语句中各目标样本实体对应的最大相关度；所述最大相关度为所述目标样本实体与所述目标样本实体对应的各候选语义实体的相关度中的最大值； 根据所述样本语句对应的最大相关度向量，所述第二可训练参数矩阵，以及，所述样本语句中各目标样本实体的词向量，得到所述样本语句的语义特征； 根据所述样本语句的语义特征，对所述第一可训练参数矩阵、所述第二可训练参数矩阵进行训练。

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