恭喜北京邮电大学肖波获国家专利权
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龙图腾网恭喜北京邮电大学申请的专利一种面向标签稀缺或分布不平衡场景的特定实体识别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：CN115345165B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202210990180.7，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种面向标签稀缺或分布不平衡场景的特定实体识别方法是由肖波;熊思诗;刘家驰;周通;何岳寰;马占宇;张闯设计研发完成，并于2022-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种面向标签稀缺或分布不平衡场景的特定实体识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向标签稀缺或分布不平衡场景的特定实体识别方法，提出了伪标签分布感知的自适应重采样策略和去混淆的边际损失函数，对训练集中标签数据分布的容忍度高，解决了域内标签稀缺场景下实体类别分布不平衡问题，显著改善实体识别模型在标签稀缺或分布不平衡的困难场景下的泛化性能，明显提高稀有类别的精确率、召回率和F1值等评价指标，适用于训练集中标签样本较少或不平衡度较高的特定实体识别任务。
本发明授权一种面向标签稀缺或分布不平衡场景的特定实体识别方法在权利要求书中公布了：1.一种面向标签稀缺或分布不平衡场景的特定实体识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用已标记的数据，以最小化去混淆的边际损失函数为目标，训练模型；S2、使用训练好的模型对未标记的数据进行预测，根据模型预测的类别置信度为每一条样本分配一个伪标签；S3、根据伪标签分布感知的自适应重采样策略，基于步骤S2得到的类别置信度，以上一轮自训练新加入的伪标注数据的标签分布分配权重，为每一条伪标注样本计算加权置信度得分，再利用平滑阈值函数以及伯努利采样最终确定样本是否被选取；S4、将采样出来的伪标注样本的伪标签作为其真实标签，将这部分数据从未标记数据集中删除，并与原始标记数据中的训练集合并，作为下一次迭代的训练集；S5、重复步骤S1～S4多次，直至模型收敛；S6、将待识别文本输入训练好的模型中进行预测。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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