买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜北京明略软件系统有限公司申请的专利文本信息中的实体识别方法、装置、电子设备和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：CN113255355B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-20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：202110634748.7，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权文本信息中的实体识别方法、装置、电子设备和存储介质是由王博;薛小娜;张文剑设计研发完成，并于2021-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本信息中的实体识别方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种文本信息中的实体识别方法、装置、电子设备和存储介质，属于实体识别技术领域。所述方法包括：通过聚类方案将多个文本信息进行聚类得到多个类簇；通过预设划分方案将每个所述类簇中的文本信息划分为无标签信息和带标签信息；通过所述聚类方案和所述预设划分方案，对多个所述类簇的无标签信息进行聚类和划分，直至无法得到新的带标签信息；基于预训练模型在所述文本信息的基础上进行继续训练，得到初始训练模型；基于所述初始训练模型对全部所述文本信息进行模型训练，以通过训练后的模型进行所述文本信息中实体的识别。本申请提高标注效率，采用继续训练的方式提高模型泛化能力和训练精度。

本发明授权文本信息中的实体识别方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种文本信息中的实体识别方法，其特征在于，所述方法包括：通过聚类方案将多个文本信息进行聚类得到多个类簇，其中，每个所述类簇中包含至少一个文本信息；通过预设划分方案将每个所述类簇中的文本信息划分为无标签信息和带标签信息，其中，所述预设划分方案与所述文本信息中相同的实体相关联；通过所述聚类方案和所述预设划分方案，对多个所述类簇的无标签信息进行聚类和划分，直至无法得到新的带标签信息；基于预训练模型在所述文本信息的基础上进行继续训练，得到初始训练模型，其中，所述预训练模型是基于大规模通用语料训练生成的模型；基于所述初始训练模型对全部所述文本信息进行模型训练，以通过训练后的模型进行所述文本信息中实体的识别；其中，通过预设划分方案将每个所述类簇中的文本信息划分为无标签信息和带标签信息包括：确定所述类簇的文本信息中出现次数最多的目标实体；确定所述目标实体的出现次数和所述类簇中文本信息的文本数量；在所述出现次数与所述文本数量满足预设比例的情况下，确定所述类簇中的全部文本信息为待选标签信息，将所述待选标签信息中携带有所述目标实体的文本信息作为所述带标签信息；在所述出现次数与所述文本数量不满足预设比例的情况下，确定所述类簇中的全部文本信息为无标签信息；将所述待选标签信息中未携带所述目标实体的文本信息作为无标签信息。

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北京明略软件系统有限公司，其通讯地址为：100084 北京市海淀区中关村东路1号院1号楼10层A1002；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”。