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龙图腾网恭喜阿里巴巴集团控股有限公司申请的专利实体打标模型训练的方法、装置及电子设备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：CN113971183B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202010710014.8，技术领域涉及：G06F16/242；该发明授权实体打标模型训练的方法、装置及电子设备是由张浩宇;龙定坤;黄非;徐光伟;王潇斌;谢朋峻设计研发完成，并于2020-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本实体打标模型训练的方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了实体打标模型的训练方法、装置及电子设备，所述方法包括：获取原始训练样本集，并利用所述原始训练样本集对实体打标模型进行训练，建立第一实体打标模型；利用所述第一实体打标模型对所述训练样本中的实体进行标签分布预测；利用所述训练样本中的实体的原始标签分布以及所预测出的标签分布中各自包含的正确信息，对所述训练样本中的实体进行重新标注，并根据重新标注后的训练样本重新对实体打标模型进行训练，建立第二实体打标模型。通过本申请实施例，能够提升模型的预测准确率。

本发明授权实体打标模型训练的方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种实体打标模型的训练方法，其特征在于，包括：利用包含噪声标签的训练数据对实体打标模型进行训练，并利用训练得到的实体打标模型对所述训练数据中的实体进行标签分布预测，其中，所述训练数据中包括多条训练样本，每条训练样本包括实体，实体关联的文本，以及实体对应的原始标签信息；根据所述训练数据中所包含实体的原始标签分布以及所述实体打标模型预测的标签分布，得到所述实体的伪标签；利用所述伪标签对所述训练数据中的实体进行重标注，并利用重标注的训练数据对所述实体打标模型进行训练，得到训练后的实体打标模型；其中，所述根据所述训练数据中所包含实体的原始标签分布以及所述实体打标模型预测的标签分布，得到所述实体的伪标签，包括：根据所述原始标签分布初始化伪标签分布；利用目标约束对所述伪标签分布进行更新，以在更新后的伪标签分布中选择所述伪标签。

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