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龙图腾网获悉浙江邦盛科技股份有限公司;杭州邦睿科技有限公司申请的专利一种基于自监督表示学习的企业单位地址匹配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：CN116303881B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202211600260.3，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种基于自监督表示学习的企业单位地址匹配方法及装置是由李莹;金路;汪陈笑;陈盼盼;邓静设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自监督表示学习的企业单位地址匹配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监督表示学习的企业单位地址匹配方法及装置，该方法首先根据具体应用场景规则制定正负样本对，同时通过无监督和有监督结合的这两种方式进行深度学习模型的训练学习。通过两种训练方式的结合，可以在少量标注样本的情况下，学习到特定场景下更具有区分度的语义表征，实现对企业单位地址的精准匹配；本发明方法主要分为三个部分：正负训练样本对的规则制定、无监督和有监督结合的模型训练方式、基于自监督表示学习对单位地址的匹配。本发明方法可在少量标注样本的情况下，学习特定场景下更具有区分度的语义表征，并且实现单位地址的精准匹配，同时在评价指标上优于近几年最先进的模型。

本发明授权一种基于自监督表示学习的企业单位地址匹配方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督表示学习的企业单位地址匹配方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： （1）获取单位地址匹配场景下的地址，将地址数据标注成地址token序列的方式对其进行构造； （2）初始化正样本集合和负样本集合，在地址token长度的范围内初始化一个整数，遍历地址token序列，随机选取个位置对token进行修改，得到正负地址token样本加入到对应的集合中，将所有的地址串和对应的标签拼接，得到正样本训练集和负样本训练集； （3）构建文本匹配模型，该模型将输入的文本进行编码，获取到经过编码的字向量表征后，采用注意力模块用代表着句向量的最后时间步的隐向量和字向量进行注意力操作，得到最终加权的句向量； （4）基于正样本训练集和负样本训练集对文本匹配模型通过有监督的学习方式进行训练；然后再通过无监督的方式对文本匹配模型进行训练，反向传播优化自监督表示学习的损失函数，得到训练后的文本匹配模型； 所述无监督的学习方式利用模型中的Dropoutmask，对每一个句子进行两次前向传播，得到两个不同的embeddings向量，将同一个句子得到的向量对作为正样本对，对于每一个向量，选取其他句子产生的embeddings向量作为负样本，以此来训练文本匹配模型； 自监督表示学习的损失函数L定义如下： 其中和是平衡权重，目的是希望增加有监督表示学习样本部分的损失权重，让其在表示学习中起到主导作用；为有监督过程的对比学习损失函数，为无监督过程的对比学习损失函数； （5）基于训练好的文本匹配模型，直接将需要匹配的文本对，依次输入到文本匹配模型中获取文本的特征表达，采用相似度算法来计算文本匹配模型输出的文本特征向量的相似度，将计算出的相似度和相似度阈值比较，得到企业单位地址匹配。

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