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龙图腾网获悉北京明略昭辉科技有限公司申请的专利实体识别的方法和装置、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：CN114626380B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202210307561.0，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权实体识别的方法和装置、电子设备和存储介质是由李犇;张杰;于皓设计研发完成，并于2022-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本实体识别的方法和装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种实体识别的方法和装置、电子设备和存储介质，其中，该方法包括：获取待识别的目标文本数据；将目标文本数据输入目标模型内，得到目标文本数据属于的目标实体类别，其中，目标模型用于得到文本数据的标注信息，并根据标注信息识别出目标实体类别，目标模型是通过对第三模型进行第三模型参数调整后，得到的最终模型，第三模型为沿用第二模型内的第二模型参数，对训练集进行预训练的模型，第二模型为对第一模型进行预设次数的迭代训练后得到的模型，预设次数是利用第四模型对训练集进行处理得到的。通过本申请，解决了相关技术中存在的人工标注的成本高、时效低、数据漏标和标错的问题。

本发明授权实体识别的方法和装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种实体识别的方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待识别的目标文本数据； 将所述目标文本数据输入目标模型内，得到所述目标文本数据属于的目标实体类别，其中，所述目标模型用于得到所述文本数据的标注信息，并根据所述标注信息识别出所述目标实体类别，所述目标模型是通过对第三模型进行第三模型参数调整后，得到的最终模型，所述第三模型为沿用第二模型内的第二模型参数，对训练集进行预训练的模型，所述第二模型为对第一模型进行预设次数的迭代训练后得到的模型，所述预设次数是利用第四模型对所述训练集进行处理得到的，所述第一模型是BERT_NER模型，所述第二模型是迭代多次后的BERT_NER模型，所述第三模型是teacher-student模型，所述第四模型是early_stop模型； 其中，在得到所述目标模型时：将多个片段序列输入所述第三模型的第一子模型中，得到第二概率数值，所述片段序列是对由训练文本数据划分得到的字符的字符标注进行片段式拼接后得到的，基于所述第二概率数值，利用均方差损失函数训练所述第三模型的第二子模型，直到完成预设次数的迭代，得到训练后的第二子模型的第二子模型参数；利用所述第二子模型参数更新所述第一子模型中的第一子模型参数，得到更新后的第一子模型；将所述片段序列的多个隐向量输入更新后的第一子模型，得到第三概率数值；基于所述第三概率数值，调整所述第二子模型参数，直到所述第二子模型输出的参考概率数值大于或者等于预设阈值，停止调整所述第二子模型参数，得到所述目标模型，所述第三模型的第一子模型为teacher模型，所述第三模型的第二子模型为student模型。

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