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龙图腾网获悉北京中科智加科技有限公司申请的专利一种命名实体和关系联合识别模型的训练方法和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：CN115358237B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202210985794.6，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种命名实体和关系联合识别模型的训练方法和设备是由迟雨桐;冯少辉;张建业设计研发完成，并于2022-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种命名实体和关系联合识别模型的训练方法和设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种命名实体和关系联合识别模型的训练方法和设备，属于自然语言处理技术领域；解决了现有技术中的命名实体和关系识别需要先识别实体后进行分类，分为两个独立的任务进行识别，耗时较长，降低了资源使用效率的问题；本发明的模型训练方法，包括以下步骤：获取命名实体和关系联合标注的数据集DALL，对所述数据集DALL中的原始文本数据添加命名实体识别及关系识别相关的任务描述，并根据所述任务描述构建目标输出并进一步构建训练样本集，利用训练样本集中的数据进行训练，得到命名实体和关系联合识别模型。

本发明授权一种命名实体和关系联合识别模型的训练方法和设备在权利要求书中公布了：1.一种命名实体和关系联合识别模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取命名实体和关系联合标注的数据集DALL，包括：分别获取命名实体识别数据集和关系抽取数据集；对命名实体识别数据集中的原始文本补充关系标注，得到补充关系标注的命名实体识别数据集DNER+RE；所述数据集DNER+RE中包括有关系标注的数据和无关系标注的数据；对关系抽取数据集中的原始文本补充命名实体标注；得到补充命名实体标注的关系抽取数据集DRE+NER，所述数据集DRE+NER中包括有独立实体标注的数据和无独立实体标注的数据；对所述数据集DNER+RE中无关系标注的数据和所述数据集DRE+NER中无独立实体标注的数据进行随机合并，得到数据集D3；将数据集DNER+RE中有关系标注的数据、数据集DRE+NER中有独立实体标注的数据和数据集D3进行合并，得到所述数据集DALL；其中，所述数据集DALL中的每条数据包括至少一个独立实体和一个关系； 对所述数据集DALL中的原始文本数据添加命名实体识别及关系识别相关的任务描述，并根据所述任务描述构建目标输出； 基于所述数据集DALL中的原始文本及对应的任务描述和目标输出构建训练样本集，利用训练样本集中的数据进行训练，经过损失函数迭代更新，得到命名实体和关系联合识别模型；所述命名实体和关系联合识别模型通过基于T5的预训练模型训练得到，包括编码器和解码器；根据所述原始文本和任务描述，通过自注意力机制和前馈网络进行计算，预测目标输出，经过损失迭代，得到收敛的模型，即为命名实体和关系联合识别模型。

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