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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种命名实体识别方法、系统、存储介质及终端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：CN115906856B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202211731362.9，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种命名实体识别方法、系统、存储介质及终端是由匡平;杨东升设计研发完成，并于2022-12-30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、系统、存储介质及终端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、系统、存储介质及终端，包括使用多种遮蔽方法对句子中单词的令牌token进行遮蔽，并训练BERT‑Convolution模型；将token转换为多种tokenembedding，并将多种tokenembedding相加作为BERT‑Convolution模型的输入；使用BERT‑Convolution模型根据上下文对每个token进行词向量编码，其中，对tokenembedding进行动态卷积并将卷积得到的词向量特征与自注意力机制得到的结果进行拼接；BERT‑Convolution模型输出为N*D的词向量信息，再通过全连接层进行向量变换，输出每个实体标签的分数向量；将分数向量组成的分数矩阵输入到CRF层中，使用Viterbi算法进行解码，找到一条概率最大的实体标签路径。本发明可以提升BERT中Self‑attention机制对局部信息注意力，更准确地提取实体，同时优化了Self‑attention机制中的计算复杂度。

本发明授权一种命名实体识别方法、系统、存储介质及终端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，所述方法包括以下步骤： S1、输入待识别句子，使用多种遮蔽方法对句子中单词的令牌token进行遮蔽，并训练BERT-Convolution模型； S2、把长度限制为Ntoken的句子进行分词预处理，得到符合词表的单词token，将token转换为多种tokenembedding，并将多种tokenembedding相加作为BERT-Convolution模型的输入，其中N为句子长度；所述将token转换为多种tokenembedding，并将多种tokenembedding相加作为BERT-Convolution模型的输入，包括： 对预处理后的句子分别生成词表向量库、NSP向量以及Position向量库，并将词表向量库、NSP向量以及Position向量库相加作为BERT-Convolution模型的输入； S3、使用BERT-Convolution模型根据上下文对每个token进行词向量编码，其中，所述BERT-Convolution模型中集成动态卷积和Self-attention机制，对所述tokenembedding进行动态卷积并将卷积得到的词向量特征与自注意力机制得到的结果进行拼接；所述BERT-Convolution模型中集成动态卷积和Self-attention机制，包括： 将动态卷积和Self-attention机制结合形成混合注意力块，嵌入特征通过线性变换投影到低维度空间然后通过Self-attention机制进行处理； S4、BERT-Convolution模型输出为N*d的词向量信息，再通过全连接层进行向量变换，输出每个实体标签的分数向量，所述d为embedding的维度； S5、将分数向量组成的分数矩阵输入到CRF层中，使用Viterbi算法进行解码，找到一条概率最大的实体标签路径，并根据所述概率最大的实体标签路径识别出句子中实体。

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