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龙图腾网获悉西安电子科技大学杭州研究院;西安电子科技大学申请的专利一种基于动态实体原型的权重网络推理方法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：CN116432755B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310434601.2，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于动态实体原型的权重网络推理方法是由王丹;姚建超;宋彬;秦浩设计研发完成，并于2023-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态实体原型的权重网络推理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态实体原型的权重网络推理方法，针对命名实体识别中存在的词嵌入的拓展数据来源少、只注重实体词的高维特征而忽略实体词本身的语义信息、上下文信息不准确和模型泛化性能不足的问题。该发明对实体识别数据集做预处理操作；设计原型提取算法，训练能够生成动态原型的模型；初始化实体识别算法的所有参数；将提取的动态实体原型部署到实体识别算法中，利用权重网络与多头注意力机制从文本与实体原型中进行迭代学习，得到训练完成的实体识别模型；使用训练完成的实体识别模型对不同数据集的实体进行预测，测试模型性能。本技术能够改善实体识别中未有效地利用语义信息、泛化性能差等问题，从而提高命名实体识别的准确性。

本发明授权一种基于动态实体原型的权重网络推理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态实体原型的权重网络推理方法，其特征在于：含有 步骤1、对实体识别数据集做预处理操作； 步骤2、设计原型提取算法，训练生成动态原型的模型；包含以下分步骤： 步骤2.1、使用编码器编码原型数据集中的文本，得到句子的嵌入表示向量为： 其中是在计算动态实体原型中句子经过编码器的整体向量表示，与 分别是在编码器将句子编码为句子嵌入表示过程中，编码器自动为句子加入的句子开始标 志和结束标志，表示句子第i个字的向量表示，表示句子的长度； 步骤2.2、使用一个BiLSTM网络提取原型数据集中句子的整体向量表示的特征，计算公式如下： 其中，表示BiLSTM输出结果中的向量，对应为原型数据集句子中单个字的嵌入表示在 经过上下文特征提取后的字嵌入向量，与分别是句子开始标志与句子结束标志在BiLSTM中经过上下文特征提取后的输出结果，是BiLSTM的隐藏层状态; 步骤2.3、原型数据集的句子文本经编码器编码后，句子嵌入表示的第一维度张量均是，选取作为句子中实体的表示，并行处理BiLSTM输出结果； 步骤2.4、获取原型数据集中所有实体的表示，并对同一类别实体的所有表示进行平均操作，得到对应类别的实体原型； 步骤2.5、设置损失函数，对实体的原型进行聚类与分类，损失函数的公式如下所示： 其中，是计算实体原型与实体表示相似度的公式，和分别代表同一 类别的实体原型和实体表示，和分别代表不同类别的实体原型和实体表 示； 步骤2.6、设置优化器为AdamW，设置优化器的参数lr和weight_decay分别为0.0001和0.0005，对损失函数进行优化，对模型进行迭代训练； 步骤2.7、保存提取实体原型的模型； 步骤3、初始化实体识别算法的所有参数； 步骤4、将提取的动态实体原型部署到实体识别算法中，利用权重网络与多头注意力机制从文本与实体原型中进行迭代学习，得到训练完成的实体识别模型； 步骤5、使用训练完成的实体识别模型对不同数据集的实体进行预测，测试模型性能。

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