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龙图腾网获悉福建新大陆软件工程有限公司申请的专利一种基于多数据源的营销知识文本匹配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：CN114443811B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202111574083.1，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种基于多数据源的营销知识文本匹配方法是由焦洪林;陆向东;朱坚;赵庆勇设计研发完成，并于2021-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多数据源的营销知识文本匹配方法在说明书摘要公布了：本发明提供了文本匹配技术领域的一种基于多数据源的营销知识文本匹配方法，包括如下步骤：步骤S10、获取大量包括三元组数据以及文本数据的营销知识文本；步骤S20、对各所述营销知识文本进行预处理，进而构建文本数据集；步骤S30、创建一文本匹配模型，利用所述文本数据集对文本匹配模型进行训练以及调优；步骤S40、评估所述文本匹配模型的性能；步骤S50、利用所述文本匹配模型对待匹配文本数据进行相似匹配。本发明的优点在于：极大的提升了文本匹配的准确度以及泛化能力。

本发明授权一种基于多数据源的营销知识文本匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多数据源的营销知识文本匹配方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤S10、从图数据库中获取大量的营销知识的三元组数据，提取所述三元组数据中的实体词和关系词并进行拼接；从关系型数据库中获取大量的营销知识的文本数据；合并各所述三元组数据以及文本数据得到营销知识文本； 步骤S20、对各所述营销知识文本进行预处理，进而构建文本数据集； 步骤S30、创建一文本匹配模型，利用所述文本数据集对文本匹配模型进行训练以及调优；所述文本匹配模型包括一向量化模块、一全局相关性聚合模块以及一输出模块；所述全局相关性聚合模块的输入端与向量化模块连接，输出端与输出模块连接； 所述向量化模块用于对三元组数据以及文本数据进行向量化； 所述对三元组数据进行向量化具体为： 利用BERT预训练模型对三元组数据的每一元数据进行向量化处理，得到每一元数据的第一WordEmbedding； 创建一参数矩阵，利用所述参数矩阵将各第一WordEmbedding映射到指定的文本长度，得到第二WordEmbedding； 利用softmax函数重新量化所述第二WordEmbedding的权重，得到第三WordEmbedding； 将所述第一WordEmbedding与第三WordEmbedding进行对比融合后，经过池化操作得到三元组向量，完成三元组数据的向量化； 所述对文本数据进行向量化具体为： 基于字粒度，利用BERT预训练模型将所述文本数据转换为BERTEmbedding； 基于词粒度，利用Word2Vec模型将所述文本数据转换为第四WordEmbedding； 结合平均池化以及最大池化对所述BERTEmbedding以及第四WordEmbedding进行融合，得到文本数据向量，完成文本数据的向量化； 所述全局相关性聚合模块采用Bi-LSTM网络，学习匹配所述向量化模块输出的向量序列与真实匹配度之间的映射关系； 所述Bi-LSTM网络选择交叉熵作为损失函数，并通过反向传播算法进行训练； 所述输出模块用于通过sigmoid函数输出二分类结果； 步骤S40、评估所述文本匹配模型的性能； 步骤S50、利用所述文本匹配模型对待匹配文本数据进行相似匹配。

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