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龙图腾网恭喜阿里巴巴集团控股有限公司申请的专利基于自然语言处理的模型训练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：CN113536790B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202010293248.7，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权基于自然语言处理的模型训练方法及装置是由王潇斌;徐光伟;龙定坤;马春平;丁瑞雪;谢朋峻设计研发完成，并于2020-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自然语言处理的模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自然语言处理的模型训练方法及装置，涉及自然语言处理技术领域，本发明的主要目的在于提升模型识别的准确率。本发明主要的技术方案为：构建自然语言处理模型，所述自然语言处理模型中包括第一模型和第二模型，其中，所述第一模型用于对命名实体进行识别，所述第二模型用于对命名实体的前导字进行识别；采用多任务学习的方式对所述自然语言处理模型进行训练，得到所述自然语言处理模型的损失函数；根据所述自然语言处理模型的损失函数进行优化，得到优化后的自然语言处理模型。

本发明授权基于自然语言处理的模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于自然语言处理的模型训练方法，所述方法包括：构建自然语言处理模型，所述自然语言处理模型中包括第一模型和第二模型，其中，所述第一模型用于对命名实体进行识别，所述第二模型用于对命名实体的前导字进行识别；所述第一模型包括：输入层，用于将输入句子转换为向量序列，所述输入句子包括多个字，BiLSTM层，用于将所述输入层转换的向量序列结合上下文信息生成对应的特征向量，全连接层，用于接收所述BiLSTM层生成的特征向量，计算每个字对应的输出标签在所有标签上的分布概率；第二模型的结构包括：输入层与分类层，其中，所述输入层，用于获取输入句子中每个字的向量表示以及所述BiLSTM层生成的特征向量，将特定字的向量表示以及所述特定字在所述特征向量中的对应向量进行拼接，得到拼接后的向量，所述分类层，用于利用全连接神经网络根据所述拼接后的向量确定与所述特定字相邻的下一个字为命名实体的分布概率；采用多任务学习的方式对所述自然语言处理模型进行训练，得到所述自然语言处理模型的损失函数；根据所述自然语言处理模型的损失函数进行优化，得到优化后的自然语言处理模型。

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