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龙图腾网恭喜北京邮电大学申请的专利一种端到端的实体链接模型训练方法、实体链接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：CN114707494B 。

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：202210154521.7，技术领域涉及：G06F40/279；该发明授权一种端到端的实体链接模型训练方法、实体链接方法及装置是由李劼;蒲仁杰;于艳华;丁琳萱;马昂设计研发完成，并于2022-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种端到端的实体链接模型训练方法、实体链接方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种端到端的实体链接模型训练方法、实体链接方法及装置，构建包含第一BERT模型、第二BERT模型和GlobalPointer层的初始实体链接模型，基于第一BERT模型和GlobalPointer层进行指称识别，基于第一BERT模型和第二BERT模型执行实体消歧。在模型的训练过程中，将指称识别和实体消歧两部分的损失函数进行联合，同时对初始实体链接模型用于执行指称识别和实体消歧的两部分参数进行反向传播调参，有效传递调节两部分误差，使其相互依赖，提升整体效果。在实体消歧的过程中，引入预设知识库作为外部知识，能够极大提升消歧效果。

本发明授权一种端到端的实体链接模型训练方法、实体链接方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种端到端的实体链接模型训练方法，其特征在于，包括：获取训练样本集，所述训练样本集中包含多个样本，每个样本为包含一个句子或多个连续句子的段落，标记样本中的所有实体以及对应的描述信息作为标签；获取预设知识库，所述预设知识库中记载有多个已知实体的描述信息，所述已知实体包括一词多义以及多词同义的多种关系；获取初始实体链接模型，所述初始实体链接模型包括第一BERT模型、第二BERT模型和GlobalPointer层；所述第一BERT模型与所述GlobalPointer层连接用于执行指称识别，获取每个样本中的句子或段落中的所有预测实体；所述第一BERT模型与所述第二BERT模型连接用于对所有预测实体逐一进行实体消歧，其中，对于一指定预测实体，将第一BERT模型输出的全部作为第一向量表示，将所述第一向量表示中与所述指定预测实体对应的部分作为实体向量表示，将所述实体向量表示与所述第一向量表示加权求和得到整体向量表示；根据所述指定预测实体检索所述预设知识库，找到与所述指定预测实体含义相同的一个正例以及含义不同的两个负例，所述第二BERT模型对所述指定预测实体对应的正例及负例的描述信息分别进行向量表示操作得到对应的第二向量表示；将所述整体向量表示分别与所述指定预测实体对应的正例及负例的第二向量表示连接，并输入全连接层用于评分判断是否同义；采用所述训练样本集对所述初始实体链接模型进行训练，其中，每个样本中的所有预测实体逐一与各预测实体对应的所述预设知识库中的正例与负例进行实体消歧，计算联合损失函数并反向传播，整体调节所述第一BERT模型、所述第二BERT模型和所述GlobalPointer层的参数，得到目标实体链接模型。

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