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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利一种面向异构属性的词元级实体匹配方法及系统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：CN117555974B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202311573567.3，技术领域涉及：G06F16/28；该发明授权一种面向异构属性的词元级实体匹配方法及系统是由唐凯靖;王勇;刘畅;王文伟设计研发完成，并于2023-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向异构属性的词元级实体匹配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向异构属性的词元级实体匹配方法，包括：S1：获取实体对集合，将实体对集合分为训练集和测试集；S2：通过训练集构建跨词元匹配矩阵，通过跨词元匹配矩阵重构词元的向量，获得词元级匹配向量；S3：通过词元级匹配向量对匹配模型进行训练，获得训练好的匹配模型；S4：通过训练好的匹配模型对测试集进行匹配，获得实体匹配结果。本发明通过将属性中的词元转化为向量，利用向量与待匹配实体的每个词元的向量进行比较构建跨词元匹配矩阵，跨词元匹配矩阵包含了整个实体的向量信息，可以自适应地为每个属性获取合适的匹配对象，对数据间实体匹配具有高准确性与健壮性强的优点，能够有效处理实体匹配出现的脏数据问题。

本发明授权一种面向异构属性的词元级实体匹配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向异构属性的词元级实体匹配方法，其特征在于，包括： S1：获取实体对集合，将实体对集合分为训练集和测试集； S2：通过训练集构建跨词元匹配矩阵，通过跨词元匹配矩阵重构词元的向量，获得词元级匹配向量； 步骤S2具体为： S21：获取训练集中第一实体的第个属性的第个词元；其中，i为属性的编号，t为词元的编号；将词元输入双向LSTM网络获得词元的向量，词元的向量为；其中u为双向LSTM网络中输出单元的个数，R2u表示向量的维度为2u×1； S22：获取训练集中第二实体所有词元的向量构建的向量矩阵；其中，为第二实体中所有词元的总数； S23：将向量与向量矩阵中的所有向量进行比较，获得跨词元匹配矩阵； S24：将跨词元匹配矩阵输入HighwayNet网络获得输出矩阵，将输出矩阵输入线性层和softmax函数后获得注意力向量； S25：通过逐元素函数将注意力向量转换为选择向量； S26：通过跨词元匹配矩阵和选择向量计算获得词元的词元级匹配向量，表达式为： = S27：重复步骤S21-S26，获得第一实体的所有词元级匹配向量； S28：按照步骤S21-S27，获得第二实体的所有词元级匹配向量； 跨词元匹配矩阵的计算公式为： 其中，是每个元素都为1，长度为Q的一 维向量，因此外积结果是一个具有Q个列向量且列向量均为的矩阵； S3：通过词元级匹配向量对匹配模型进行训练，获得训练好的匹配模型； S4：通过训练好的匹配模型对测试集进行匹配，获得实体匹配结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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