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龙图腾网恭喜湘江实验室申请的专利一种实体识别方法及相关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：CN119180286B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411704140.7，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种实体识别方法及相关设备是由李晓翠;王慧;易国栋;张新玉;魏涛设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种实体识别方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请涉及文本分析技术领域，提供了一种实体识别方法及相关设备，该实体识别方法包括：获取包括多个单词的目标文本，并生成每个单词的词性嵌入向量、位置嵌入向量；利用词向量提取模型提取每个单词的词向量；分别针对每个单词，将单词的词性嵌入向量、位置嵌入向量和词向量拼接，得到单词的嵌入特征；利用双层双向网络，基于所有嵌入特征生成目标文本的全局特征；根据所有词向量获取目标文本的局部特征；将目标文本的全局特征和局部特征进行融合，得到融合特征，并对融合特征进行识别，得到目标文本的实体识别结果。本申请的方法能够提高实体识别的准确性。

本发明授权一种实体识别方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种实体识别方法，其特征在于，包括：获取包括多个单词的目标文本，并生成每个单词的词性嵌入向量和位置嵌入向量；所述词性嵌入向量用于描述单词的词性，所述位置嵌入向量用于描述单词在所述目标文本中的位置；利用词向量提取模型提取每个单词的词向量；所述词向量用于描述单词的语义和语法信息；分别针对每个所述单词，将所述单词的词性嵌入向量、位置嵌入向量和词向量拼接，得到所述单词的嵌入特征；利用双层双向网络，基于所有嵌入特征生成所述目标文本的全局特征；所述双层双向网络包括用于提取每个单词的前向特征的前向双层模型和用于提取每个单词的后向特征的后向双层模型，前向双层模型和后向双层模型均包含多个依次连接的门控神经单元，所述门控神经单元通过引入控制状态对上一门控神经单元输入到该门控神经单元的输入数据进行调节，所述全局特征是利用所有单词的前向特征和后向特征得到的；根据所有词向量获取所述目标文本的局部特征；将所述目标文本的全局特征和局部特征进行融合，得到融合特征，并对所述融合特征进行识别，得到目标文本的实体识别结果；所述实体识别结果用于描述目标文本中实体的类别；其中，所述前向双层模型的输入端和所述后向双层模型的输入端均为所述双层双向网络的输入端，所述前向双层模型的输出端和所述后向双层模型的输出端均为所述双层双向网络的输出端；所述前向双层模型包括第一前向层和第二前向层；所述第一前向层包括多个依次连接的第一前向神经单元，所述第二前向层包括多个依次连接的第二前向神经单元，多个第一前向神经单元与多个第二前向神经单元一一对应，每个所述第一前向神经单元的输出端与对应的第二前向神经单元的输入端相连接，所有第一前向神经单元的输入端均为所述第一前向层的输入端，所有第二前向神经单元的输出端均为所述第一前向层的输出端；所述后向双层模型包括第一后向层和第二后向层；所述第一后向层包括多个依次连接的第一后向神经单元，所述第二后向层包括多个依次连接的第二后向神经单元，多个第一后向神经单元与多个第二后向神经单元一一对应，每个所述第一后向神经单元的输出端与对应的第二后向神经单元的输入端相连接，所有第一后向神经单元的输入端均为所述第一后向层的输入端，所有第二后向神经单元的输出端均为所述第一后向层的输出端；所述第一前向神经单元、所述第二前向神经单元、所述第一后向神经单元、所述第二后向神经单元均为门控神经单元；所述门控神经单元包括依次相连的高斯滤波控制子单元和门控循环子单元；所述高斯滤波控制子单元的输入端为所述门控神经单元的输入端，所述门控循环子单元的输出端为所述门控神经单元的输出端；所述第一前向层、第二前向层、第一后向层、第二后向层中的高斯滤波控制子单元均用于通过引入控制状态对上一门控神经单元输入到该门控神经单元的输入数据进行调节。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湘江实验室，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市岳麓区岳麓大道569号湘江楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。