(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210349276.5 (22)申请日 2022.04.01 (71)申请人 珠海格力电器股份有限公司 地址 519000 广东省珠海市前山金鸡西路 申请人 珠海联云科技有限公司 (72)发明人 唐光远　罗琴　李润静　张俊杰　 熊琼　 (74)专利代理 机构 北京聿宏知识产权代理有限 公司 11372 专利代理师 施磊　吴昊 (51)Int.Cl. G06F 40/295(2020.01) G06F 40/30(2020.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 实体识别方法、 装置、 电子设备及存 储介质 (57)摘要 本申请提供的一种实体识别方法、 装置、 电 子设备及存储介质， 通过 获取待识别实体的工业 文件数据； 确定所述工业文件数据对应的上下文 的动态语义向量； 确定所述工业文件 数据对应的 上下文的动态语义向量对应地权重值； 基于所述 动态语义向量对应地权重值和动态语义向量确 定融合有上下文特征信息的文本特征向量； 基于 所述文本特征向量确定所述待识别识别的实体 信息， 能够提升实体识别的准确性。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 114742056 A 2022.07.12 CN 114742056 A 1.一种实体识别方法， 其特 征在于， 包括： 获取待识别实体的工业文件数据； 确定所述工业文件数据对应的上 下文的动态语义向量； 确定所述工业文件数据对应的上 下文的动态语义向量对应地权 重值； 基于所述动态语义向量对应地权重值和动态语义向量确定融合有上下文特征信息的 文本特征向量； 基于所述文本特 征向量确定所述待识别识别的实体信息 。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述工业文件数据对应的上下文 的动态语义向量， 包括： 将所述工业文件数据输入至预先训练好的ELMO模型， 确定所述工业文件数据对应的上 下文的动态语义向量。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述ELMO模型用于对所述工业文件数据进 行语义编 码得到语义编 码信息， 并基于所述语义编 码信息确定所述工业文件数据对应的上 下文的动态语义向量。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述工业文件数据对应的上下文 的动态语义向量对应地权 重值， 包括： 将所述工业文件数据对应的上下文的动态语义向量输入至预先训练好的SENet模型 中， 确定所述工业文件数据对应的上 下文的动态语义向量对应地权 重值。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述动态语义向量对应的权重值 和所述动态语义向量确定融合有上 下文特征信息的文本特 征向量， 包括： 将所述动态语义向量对应的权重值和所述动态语义向量输入至预先训练好的BiLSTM 中， 确定融合有上 下文特征信息的文本特 征向量。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述文本特征向量确定所述待识 别识别的实体信息， 包括： 将所述文本特征向量输入至预先训练好的条件随机场模型确定所述待识别实体的实 体信息。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述条件随机场模型用于计算各个文本特 征向量对应地概率序列， 并基于概率序列确定所述工业文件数据的概率矩阵， 并基于最大 概率矩阵对应地标签确定所述待识别实体的实体信息 。 8.一种实体识别装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取待识别实体的工业文件数据； 第一确定模块， 用于确定所述工业文件数据对应的上 下文的动态语义向量； 第二确定模块， 用于确定所述工业文件数据对应的上下文的动态语义向量对应地权重 值； 第三确定模块， 用于基于所述动态语义向量对应地权重值和动态语义向量确定 融合有 上下文特征信息的文本特 征向量； 第四确定模块， 用于基于所述文本特 征向量确定所述待识别识别的实体信息 。 9.一种电子设备， 其特征在于， 包括存储器和处理器， 所述存储器上存储有计算机程 序， 该计算机程序被所述处 理器执行时， 执行如权利要求1至7任意 一项所述实体识别方法。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114742056 A 210.一种存储介质， 其特征在于， 该存储介质存储的计算机程序， 能够被一个或多个处 理器执行， 能够用来实现如权利要求1至7中任一项所述实体识别方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114742056 A 3