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龙图腾网获悉上海安硕企业征信服务有限公司申请的专利多模型协同的企业实体混合识别方法及装置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：CN120822521B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511299643.5，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权多模型协同的企业实体混合识别方法及装置是由严晨;肖祖鹏;陈家树设计研发完成，并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模型协同的企业实体混合识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种多模型协同的企业实体混合识别方法及装置，其包括对企业数据进行采集，获取企业原始数据，并对原始数据进行预处理，获取预处理数据；基于BERT‑BiLSTM‑CRF模型对文本主题指标集进行实体边界识别，输出实体候选标签，基于XGBoost模型对结构化特征集进行分类，输出实体类别概率，基于图神经网络对第三方量化特征集的实体关联关系推理，输出实体间关联权重；通过主题实体关联校验、ESG可信度修正及加权投票融合，生成包含实体名称、类别、关联关系及可信度评分的最终识别结果；基于最终识别结果及历史标注样本集，通过SMOTE算法对稀有实体类别进行过采样生成合成样本并更新训练集，迭代优化基础模型参数，输出优化后的多模型协同识别框架。

本发明授权多模型协同的企业实体混合识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多模型协同的企业实体混合识别方法，其特征在于，包括： 对企业数据进行采集，获取企业原始数据，并对所述原始数据进行预处理，获取预处理数据，所述预处理数据包括：结构化财务特征、文本主题指标集及ESG得分； 基于BERT-BiLSTM-CRF模型对所述文本主题指标集进行实体边界识别，输出实体候选标签，基于XGBoost模型对所述结构化财务特征进行分类，输出实体类别概率，将所述实体候选标签与所述结构化财务特征中的实体关联数据输入图神经网络，以实体为节点、关联数据为边构建实体关系图，通过图卷积操作学习实体邻居特征，输出表示实体间控股关系、合作关系的实体间关联权重； 基于所述实体候选标签、所述实体类别概率及所述实体间关联权重，通过主题实体关联校验、ESG可信度修正所述实体候选标签的置信度系数及加权投票融合，生成包含实体名称、类别、关联关系及可信度评分的最终识别结果； 基于所述最终识别结果及历史标注样本集，通过SMOTE算法对稀有实体类别进行过采样生成合成样本并更新训练集，迭代优化基础模型参数，输出优化后的多模型协同识别框架。

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