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龙图腾网获悉TCL科技集团股份有限公司申请的专利一种命名实体识别方法、终端以及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：CN114692633B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202011637550.6，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种命名实体识别方法、终端以及存储介质是由蔡云龙设计研发完成，并于2020-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种命名实体识别方法、终端以及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种命名实体识别方法、终端及存储介质，所述方法包括：将目标文本输入至经训练的特征提取模型，通过所述特征提取模型提取所述目标文本的目标特征向量；将所述目标特征向量输入至经训练的命名实体抽取网络，获取所述命名实体抽取网络输出的命名实体识别结果。本发明提供的命名实体识别方法通过预先训练特征提取模型和命名实体抽取网络，通过特征提取模型提取文本中的目标特征向量，再通过命名实体抽取网络根据目标特征向量输出目标文本的命名实体识别结果，使得终端可以进一步根据命名实体识别结果识别目标文本的语义并执行相应的操作，用户可以发出不限于特定词汇的语音来控制终端，使用更加方便。

本发明授权一种命名实体识别方法、终端以及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： 将目标文本输入至经训练的特征提取模型，通过所述特征提取模型提取所述目标文本的目标特征向量； 所述通过所述特征提取模型提取所述目标文本的目标特征向量，包括： 在所述特征提取模型中： 获取所述目标文本的位置嵌入向量和所述目标文本的初始特征向量； 根据所述位置嵌入向量和所述初始特征向量获取所述目标文本的目标特征向量； 所述特征提取模型中包括依次连接的至少一个特征提取模块； 所述根据所述位置嵌入向量和所述初始特征向量获取所述目标文本的目标特征向量，包括： 将最后一个特征提取模块输出的特征向量作为所述目标特征向量； 在每一个所述特征提取模块中： 根据上一个所述特征提取模块输出的特征向量获取初始自注意力计算向量； 将所述位置嵌入向量与所述初始自注意力计算向量进行运算，得到特征矩阵； 所述将所述位置嵌入向量与所述初始自注意力计算向量进行运算，得到特征矩阵，具体包括： 在根据所述位置嵌入向量对所述初始自注意力计算向量进行运算时，每个所述初始自注意力计算向量均对应生成一个所述特征矩阵，其中，所述特征矩阵中的各个行或列分别与所述位置嵌入向量中各个相对位置相对应； 对每个所述初始自注意力计算向量分别进行升维运算，将所述初始自注意力计算向量扩充至N*M的大小，其中，N为所述目标文本中相对位置的数量，M为每个词嵌入向量的维度； 从所述特征矩阵中获取所述目标文本中各个位置的目标自注意力计算向量； 所述从所述特征矩阵中获取所述目标文本中各个位置的目标自注意力计算向量，包括： 获取目标位置相对于所述目标文本中所有位置的相对位置，根据所述相对位置在所述特征矩阵中选取对应的数据得到所述目标位置的所述目标自注意力计算向量； 根据所述目标自注意力计算向量计算自注意力后输出所述目标文本的特征向量； 其中，在第一个所述特征提取模块中根据所述初始特征向量获取所述初始自注意力计算向量； 将所述目标特征向量输入至经训练的命名实体抽取网络，获取所述命名实体抽取网络输出的命名实体识别结果。

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