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龙图腾网恭喜安徽淘云科技有限公司申请的专利实体表征模型的训练和表征方法、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：CN112632986B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202011529521.8，技术领域涉及：G06F40/289；该发明授权实体表征模型的训练和表征方法、电子设备和存储介质是由刘庆升;王晓斐;刘宝;刘丛刚;唐锐;高群设计研发完成，并于2020-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本实体表征模型的训练和表征方法、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种实体表征模型的训练方法、实体表征方法、电子设备及存储介质。该训练方法包括：获取实体集，其中，实体集中包括多个实体以及不同实体之间的关联关系，不同实体之间的关联关系用于表示对应的实体是否相关；从实体集中抽取第一实体和第二实体形成训练样例；将训练样例送入实体表征模型；分别利用实体表征模型获取第一实体的第一表征和第二实体的第一表征；基于第一实体的第一表征和第二实体的第一表征，判断第一实体和第二实体是否相关；将判断结果与第一实体和所述第二实体之间的关联关系进行比较，根据比较结果调整所述实体表征模型的参数。通过上述方式，能够提高实体表征模型得到的实体的表征的可用度。

本发明授权实体表征模型的训练和表征方法、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种自然语言处理方法，其特征在于，包括： 从目标文本实体的数据记录提取目标文本实体的标签字段、属性字段和摘要字段； 利用实体表征模型基于目标文本实体的标签字段、属性字段和摘要字段，获取目标文本实体的表征； 其中，所述实体表征模型的训练步骤包括： 获取文本实体集，其中，所述文本实体集中包括多个文本实体以及不同所述文本实体之间的关联关系，不同所述文本实体之间的关联关系用于表示对应的所述文本实体是否相关； 从所述文本实体集中抽取第一文本实体和第二文本实体形成训练样例；其中，所述训练样例包括所述第一文本实体的多个关键字段和所述第二文本实体的多个关键字段，所述多个关键字段包括属性字段、标签字段和摘要字段； 将所述训练样例送入所述实体表征模型； 分别利用所述实体表征模型获取所述第一文本实体的每个所述关键字段对应的多个子向量，分别利用所述实体表征模型获取所述第二文本实体的每个所述关键字段对应的多个子向量； 分别利用所述实体表征模型的第一注意力机制对所述属性字段对应的多个子向量和所述标签字段对应的多个子向量进行处理，得到所述属性字段对应的向量和所述标签字段对应的向量，利用所述实体表征模型的第二注意力机制对所述摘要字段对应的多个子向量进行处理，得到所述摘要字段对应的向量； 利用所述实体表征模型基于所述第一文本实体的每个所述关键字段对应的向量获取所述第一文本实体的第一表征，利用所述实体表征模型基于所述第二文本实体的每个所述关键字段对应的向量获取所述第二文本实体的第一表征； 基于所述第一文本实体的第一表征和所述第二文本实体的第一表征，判断所述第一文本实体和所述第二文本实体是否相关； 将判断结果与所述第一文本实体和所述第二文本实体之间的关联关系进行比较，根据比较结果调整所述实体表征模型的参数。

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