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龙图腾网获悉云知声智能科技股份有限公司申请的专利不连续实体识别方法、系统、终端及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：CN117252200B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202311421009.5，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权不连续实体识别方法、系统、终端及存储介质是由杨梦诗;刘升平;黄伟;梁家恩设计研发完成，并于2023-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本不连续实体识别方法、系统、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种不连续实体识别方法、系统、终端及存储介质，该方法包括：根据实体识别模型获取样本文本中所有样本字的字表征矩阵；对样本字进行组合得到样本字对，根据所有字表征矩阵生成字对表征矩阵；根据字对表征矩阵确定概率矩阵，根据概率矩阵确定词对关系；根据词对关系进行实体组合得到目标不连续实体，根据目标不连续实体和标准不连续实体确定模型损失；根据模型损失对实体识别模型进行参数更新，将待识别文本输入收敛后的实体识别模型进行不连续实体识别，得到不连续实体识别结果。本发明能有效地捕捉样本文本的实体边界和上下文语义，基于捕捉的实体边界和上下文语义有效地提高了实体识别模型的训练效果，提高了实体识别模型的准确率。

本发明授权不连续实体识别方法、系统、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种不连续实体识别方法，其特征在于，所述方法包括： 将样本文本输入实体识别模型，并根据所述实体识别模型获取所述样本文本中所有样本字的字表征矩阵； 对样本字进行组合，得到样本字对，并根据字表征矩阵生成样本字对的字对表征矩阵； 根据所述字对表征矩阵确定概率矩阵，并根据所述概率矩阵确定词对关系； 根据所述词对关系进行实体组合，得到目标不连续实体，并根据所述目标不连续实体和所述样本文本对应的标准不连续实体确定模型损失； 根据所述模型损失对所述实体识别模型进行参数更新，直至所述实体识别模型收敛； 将待识别文本输入收敛后的所述实体识别模型进行不连续实体识别，得到不连续实体识别结果； 根据字表征矩阵生成样本字对的字对表征矩阵，包括：针对每个样本字对，从字表征矩阵中通过索引找到其所含字的表征向量进行拼接，得到拼接向量； 对拼接向量进行条件层归一化，得到字对表征向量，并将各字对表征向量进行向量组合，得到所述字对表征矩阵； 根据所述词对关系进行实体组合，包括：根据所述词对关系中的中文词的头对尾关系，确定所述样本文本中样本实体，并根据所述词对关系中的邻接词对的头对头关系，确定各样本实体之间的第一邻接关系；根据所述词对关系中的邻接词对的尾对尾关系，确定各样本实体之间的第二邻接关系，并根据所述词对关系中的完整不连续实体的头对尾关系，确定各样本实体的完整关系；根据所述第一邻接关系和所述第二邻接关系对各样本实体进行排序组合，得到实体组合，并根据所述完整关系对所述实体组合进行完整判断；若所述实体组合的完整判断合格，则将所述实体组合确定为所述目标不连续实体。

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