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龙图腾网获悉中国舰船研究设计中心申请的专利一种基于Word2Vec模型的船舶多源数据整合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：CN119576917B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411737388.3，技术领域涉及：G06F16/215；该发明授权一种基于Word2Vec模型的船舶多源数据整合方法是由陈志敏;付晨阳;罗威;郭莹莹;马哲轩设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Word2Vec模型的船舶多源数据整合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Word2Vec模型的船舶多源数据整合方法，该方法包括以下步骤：1收集来自不同来源的船舶备件数据；2对收集到的船舶备件数据进行预处理；3整理预处理后的多源船舶备件数据，结合船舶数据库标准，形成一个标准的船舶目标数据库；4对步骤3中提取船舶目标数据库中的备件名称信息，构建船舶备件词源，基于标准化后的船舶备件词源构建词向量模型；5从不同来源备件数据中提取需要比对的船舶备件名称与目标数据库中备件名称进行比对，计算余弦相似度；6对待比对备件名称和目标数据库中备件名称进行融合，最终生成统一的数据表示。本发明用词向量模型进行数据匹配与融合，能够减少人工干预，提高数据整合效率。

本发明授权一种基于Word2Vec模型的船舶多源数据整合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Word2Vec模型的船舶多源数据整合方法，其特征在于，包括以下步骤： 1收集来自不同来源的船舶备件数据，包括备件名称、规格型号、出库时间、备件代码、需求量、出库单位信息； 2对收集到的船舶备件数据进行预处理，获得预处理后的多源船舶备件数据； 3整理预处理后的多源船舶备件数据，结合船舶数据库标准，形成一个标准的船舶目标数据库，并提取船舶目标数据库中的备件名称信息； 4构建词向量模型Word2Vec； 对步骤3中提取船舶目标数据库中的备件名称信息，构建船舶备件词源，基于标准化后的船舶备件词源构建词向量模型； 5从不同来源备件数据中提取需要比对的船舶备件名称与目标数据库中备件名称进行比对，通过词向量模型Word2Vec对备件名称生成词向量，计算余弦相似度； 6选取余弦相似度为设定阈值以上的待比对备件名称和目标数据库中备件名称，计算其规格型号、备件代码以及出库单位信息之间的编辑距离，当编辑距离为0时直接进行融合；当编辑距离小于设定值时，将其发送给人工比对判断是否进行融合，最终生成统一的数据表示； 所述编辑距离指两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。

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