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龙图腾网获悉杭州费尔斯通科技有限公司申请的专利命名实体识别模型的训练方法和命名实体识别的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：CN113177411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202110349239.X，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权命名实体识别模型的训练方法和命名实体识别的方法是由韩瑞峰;杨红飞设计研发完成，并于2021-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本命名实体识别模型的训练方法和命名实体识别的方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种命名实体识别模型的训练方法和命名实体识别的方法，通过获取训练集，其中，训练集为目标领域相近领域的标注样本；用训练集对命名实体识别模型进行训练，每轮训练包括：将训练查询集和训练支持集输入到命名实体识别模型的BERT层，获取训练查询集样本的发射分数和转移分数，将训练查询集样本的发射分数和转移分数输入到命名实体识别模型的CRF层，得到命名实体识别模型的损失，根据损失调整命名实体识别模型的参数，将源领域的标注样本作为训练集，利用现有的标注资源，将命名实体识别模型学习到的知识迁移到少量标注样本的场景下，解决了标注样本获取成本高，获得目标领域的足量标注样本前，无法开展工作，开发效率低的问题。

本发明授权命名实体识别模型的训练方法和命名实体识别的方法在权利要求书中公布了：1.一种命名实体识别模型的训练方法，其中，所述命名实体识别模型包括BERT-CRF模型，其特征在于，所述训练方法包括： 获取训练集，所述训练集包括多批元训练数据，每一批所述元训练数据包括训练支持集和训练查询集，其中，所述训练集为目标领域相近领域的标注样本，每一批所述元训练数据中包含的各类型标签的数量均衡； 用每一批所述元训练数据对命名实体识别模型进行训练，每轮训练包括：将所述训练查询集和所述训练支持集输入到命名实体识别模型中BERT-CRF模型的BERT层，获取所述训练查询集样本的发射分数和转移分数，将所述训练查询集样本的发射分数和转移分数输入到命名实体识别模型中BERT-CRF模型的CRF层，得到所述命名实体识别模型的损失函数，根据所述命名实体识别模型的损失函数调整所述命名实体识别模型的参数， 其中，将所述训练查询集和所述训练支持集输入到命名实体识别模型中BERT-CRF模型的BERT层，获取所述训练查询集样本的转移分数包括：根据所述训练查询集样本中的标签类别，获取标签类别转移矩阵，根据训练中的损失回传调节所述标签类别转移矩阵，根据所述标签类别转移矩阵得到所述训练查询集样本的转移分数， 所述方法还包括：将每个字或子词对应于模型词表中的序号，和每个字或子词对应的标签在所属领域中全部标签中的序号保存在领域数据中，将所述元训练数据中的样本在所述领域数据中的序号保存在元数据序号中，每一批所述元训练数据通过所述领域数据和所述元数据序号进行加载。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州费尔斯通科技有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市滨江区西兴街道阡陌路482号B楼第七层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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