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龙图腾网恭喜深圳壹账通科技服务有限公司申请的专利语料标注迁移模型的训练方法、模型、装置及迁移方法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：CN114548319B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202210210068.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权语料标注迁移模型的训练方法、模型、装置及迁移方法是由邹倩霞设计研发完成，并于2022-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本语料标注迁移模型的训练方法、模型、装置及迁移方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种语料标注迁移模型的训练方法、模型、装置及迁移方法，其训练方法包括：对语料标注迁移模型进行初始化，语料标注迁移模型包括源语言语义识别层、目标语言语义识别层、匹配器Mapper、全连接层和CRF层；基于具有批注的源语料，对初始化的语料标注迁移模型进行实体抽取任务训练，得到更新后的语料标注迁移模型；基于源语言以及没有标注的目标语言对更新后的语料标注迁移模型进行语料标注迁移任务训练，得到最终的语料标注迁移模型。本申请既使用了两种语言本身的知识，也有效的联通了这两种不同语言的关联，利用源语言已经标注好的前提知识，将标注的命名实体迁移到了目标语言，使得目标语言也有了标注数据。

本发明授权语料标注迁移模型的训练方法、模型、装置及迁移方法在权利要求书中公布了：1.一种语料标注迁移模型的训练方法，其特征在于，包括：对语料标注迁移模型进行初始化，所述语料标注迁移模型包括源语言语义识别层、目标语言语义识别层、匹配器Mapper、全连接层和CRF层；其中，所述源语言语义识别层与所述目标语言语义识别层通过所述匹配器Mapper连接，所述源语言语义识别层与所述目标语言语义识别层还依次连接全连接层和所述CRF层；基于具有标注的源语料，对初始化的语料标注迁移模型进行实体抽取任务训练，得到更新后的语料标注迁移模型；基于所述源语料以及没有标注的目标语料对所述更新后的语料标注迁移模型进行语料标注迁移任务训练，得到最终的语料标注迁移模型；其中，所述基于具有标注的源语料，对初始化的语料标注迁移模型进行实体抽取任务训练，得到更新后的语料标注迁移模型，包括：将所述源语料分别输入到所述源语言语义识别层和所述目标语言语义识别层中，分别得到第一语义向量和第二语义向量，其中所述第一语义向量和所述第二语义向量具有关联关系，所述关联关系是所述匹配器Mapper根据所述第一语义向量和所述第二语义向量确定的；将所述第一语义向量和所述第二语义向量进行拼接，得到第一融合向量；使所述第一融合向量依次经过所述全连接层和所述CRF层，以实现实体抽取；根据实体抽取结果，更新所述语料标注迁移模型的初始参数，得到更新后的语料标注迁移模型；其中，所述基于所述源语料以及没有标注的目标语料对所述更新后的语料标注迁移模型进行语料标注迁移任务训练，得到最终的语料标注迁移模型，包括：将所述源语料输入所述源语言语义识别层，以确定所述源语料的第三语义向量；将所述目标语料输入所述目标语言语义识别层，以确定所述目标语料的第四语义向量，其中所述第三语义向量和所述第四语义向量具有关联关系，所述关联关系是所述匹配器Mapper根据所述第三语义向量和所述第四语义向量确定的；将所述第三语义向量和所述第四语义向量进行拼接，得到第二融合向量；使所述第二融合向量依次经过所述全连接层和所述CRF层，以将所述源语料的标注迁移至所述目标语料上；根据标注迁移结果，更新所述更新后的语料标注迁移模型的参数，得到最终的语料标注迁移模型。

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