النص في العديد من المجالات يشمل كمية كبيرة من الكيانات المسماة. التنبؤ بأسماء هذه الكيانات غالبًا ما يكون تحديًا للنموذج اللغوي نظرًا لقلة ظهورها في مكتبة التدريب. في هذا البحث، نقترح طريقة جديدة وفعالة لبناء نموذج لغوي تمييزي يمكنه تعلم أسماء الكيانات من خلال الاستفادة من معلومات نوع الكيان. كما نقدم أيضًا مجموعتين قياسيتين من البيانات تعتمدان على الوصفات والرموز البرمجية لـ Java، حيث نقيم النموذج المقترح عليهما. تظهر النتائج التجريبية أن نموذجنا يحقق تحسين بنسبة 52.2% في إنشاء الوصفات و22.06% في إنشاء الرموز البرمجية مقارنة بالأنماط اللغوية الأكثر تقدمًا حاليًا.