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龙图腾网恭喜中国电子科技集团公司信息科学研究院申请的专利嵌套命名实体识别方法及系统、电子设备及可读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：CN110956042B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：201911291456.7，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权嵌套命名实体识别方法及系统、电子设备及可读介质是由温秀秀;刘佩云;郭橙;潘博文;高原原设计研发完成，并于2019-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本嵌套命名实体识别方法及系统、电子设备及可读介质在说明书摘要公布了：本发明的嵌套命名实体识别方法、系统、电子设备及可读介质，包括基于预设的文本标记方法对语料库中的各文本进行标记，得到标记集合，标记集合包括文本及对应的命名实体，并且至少一个文本对应多个命名实体；基于预设的聚类方法，将标记集合根据各命名实体进行聚类获得簇集合，簇集合包括文本及与该文本唯一对应的命名实体；基于预设的自适应数据增强的命名实体识别模型，分别识别各簇集合中的命名实体。将嵌套命名实体识别问题转化为非嵌套命名识别问题，降低命名实体嵌套对识别效果的影响；根据训练效果逐步提升数据增强程度，将数据增强使用强度控制在最佳水平，提升训练效果，以适应样本不足条件下的嵌套命名实体识别任务。

本发明授权嵌套命名实体识别方法及系统、电子设备及可读介质在权利要求书中公布了：1.一种嵌套命名实体识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于预设的文本标记方法对语料库中的各文本进行标记，得到标记集合，所述标记集合包括文本及对应的命名实体，并且，至少一个所述文本对应多个所述命名实体； 基于预设的聚类方法，将所述标记集合根据各所述命名实体进行聚类获得簇集合，所述簇集合包括文本及与该文本唯一对应的命名实体； 基于预设的自适应数据增强的命名实体识别模型，分别识别各所述簇集合中的命名实体； 所述基于预设的聚类方法，将所述标记集合根据各所述命名实体进行聚类获得簇集合，包括：预先设定聚类结果度量函数；基于所述聚类结果度量函数，采用层次化聚类方法将所述标记集合根据各所述命名实体进行聚类获得簇集合； 还包括对所述自适应数据增强的命名实体识别模型进行训练的步骤，具体包括： S210、扫描初始训练样本语料库，初始化Da及Sa，其中，Da表示所述初始训练样本语料库中命名实体a包含的词汇集合，Sa表示所述初始训练样本语料库中包含命名实体a的语句编号的集合； S220、根据当前轮迭代的数据增强程度控制量Mat，对所述初始训练样本语料库进行数据增强，具体为：依次对每种命名实体a，在Sa中随机选择Mat个样本，对于其中的每个样本，随机选择Da中的词汇进行替换，将新形成的样本添加到所述初始训练样本语料库中； S230、采用BiLSTM-CRF识别模型在当前轮迭代增强后的训练样本语料库上进行训练，并在验证集上得到各个命名实体a的训练结果Rat； S240、判断当前轮迭代中所有的命名实体a是否存在RatRat-1，若是，则停止迭代，训练结束，若否，则计算下一轮迭代的数据增强控制量，并执行步骤S220； 数据增强程度控制量Mat采用如下计算公式： t代表迭代轮次序数，Rat第表示第t轮训练结束后，a类实体在验证集上的F1值。

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