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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种面向金融产品智能推荐系统的命名实体识别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：CN115358240B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202211060562.6，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种面向金融产品智能推荐系统的命名实体识别方法是由徐小龙;费岳凡设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向金融产品智能推荐系统的命名实体识别方法在说明书摘要公布了：一种面向金融产品智能推荐系统的命名实体识别方法，基于现有数据集微调BERT预训练模型，预测收集到的领域内其他未标注的数据，并使用置信度筛选机制挑选出可信样本；接着将更多的数据投入后续训练中；对每个样本通过BERT预训练模型生成词向量特征；根据词向量特征，使用多尺度卷积得到样本句子特征；并且对每个样本使用FLAT‑BERT模型生成字词特征；以等权重的方式将句子特征和字词特征拼接得到总体特征；对总体特征采用线性网络识别文本中的命名实体。本发明能够充分利用产品资讯文本信息，以精准地抽取出产品资讯信息中的命名实体；可以在命名实体识别的公开数据上都取得优异的效果，在对准确率要求较高的智能推荐系统中具有良好的实用性。

本发明授权一种面向金融产品智能推荐系统的命名实体识别方法在权利要求书中公布了：1.一种面向金融产品智能推荐系统的命名实体识别方法，其特征在于：包括如下步骤： S1：基于现有数据集微调BERT预训练模型，经过词嵌入、位置嵌入、权重计算操作，使用训练完成的模型预测收集到的领域内其他未标注的数据，对于每条未标注样本得到特征矩阵； S2：根据，使用置信度筛选机制得到样本的置信度；并将样本置信度大于阈值的样本作为可信样本，与原有的样本一起投入到后续的训练； S3：为每条样本构造格子结构，生成具有格子结构的样本；得到原始样本向量s1和格子样本s2；所述步骤S3中生成包含词汇特征的样本的方式为将一个词语也作为一个令牌，并使用头指针和尾指针标识这个词语在文本中出现的起始位置；格子结构有不同长度的跨度，对于格子中的两个跨度和,他们之间有三种关系：交集、包含和分离，他们之间的关系由他们的首尾决定；使用head[i]和tail[i]表示的头部和尾部的索引位置，使用head[j]和tail[j]表示的头部和尾部的索引位置；表示的头部索引位置和的头部索引位置的距离；表示的头部索引位置和的尾部索引位置的距离；表示的尾部索引位置和的头部索引位置的距离；表示的尾部索引位置和的尾部索引位置的距离； S4:将向量s2作为输入传给FLAT-BERT模型，经过字词嵌入、位置嵌入、权重计算操作得到融入了字词特征的特征表示矩阵； S5：将向量s1作为输入传给BERT预训练模型，经过词嵌入、位置嵌入、权重计算操作得到词向量特征表示矩阵； S6：将矩阵分别通过卷积运算以及池化运算，得到向量l，并将l扩展成与同样的形状，得到样本句子特征表示矩阵；将以等权重的方式在水平方向上进行拼接得到样本总体特征表示矩阵； S7：使用线性变换矩阵对进行线性变换，得到每一个令牌归属的命名实体，抽取出的实体即为识别的结果。

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