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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于非结构化文本数据的OPC UA信息模型构建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：CN116362245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202211656684.1，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权基于非结构化文本数据的OPC UA信息模型构建方法是由刘洋;史治国;贺诗波;顾超杰;陈彩莲设计研发完成，并于2022-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于非结构化文本数据的OPC UA信息模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于非结构化文本数据的OPCUA信息模型构建方法，主要解决现有OPCUA信息模型建模往往依赖于结构化数据并且缺乏来自文本数据的描述信息等问题，实现步骤包括：设计基于语料文本特征的、符合工业现场建模需求的标注标签，并设计标签的组织关系；为提取的样本文本素材进行BIO序列化标注，得到训练样本；构造基于BERT模型的中文预训练模型提取词向量；基于CRF技术，处理、分类并标注词向量；利用训练完成的模型提取文本中有效实体，并按预先定义的组织规则进行模型组织。本发明构建了工业非结构化文本样本数据，设计了利用文本语料的实体标签提取方法并用于信息模型构建，拓宽了信息模型构建方法的应用场景，操作方法简单明了，有实用价值。

本发明授权基于非结构化文本数据的OPC UA信息模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于非结构化文本数据的OPCUA信息模型构建方法，其特征在于，包含以下步骤： 1设计基于语料文本特征的、符合工业现场建模需求的标注标签，并设计标签的组织关系，即使用不同层级的描述标签，最高级为模型描述对象，其下为对象的属性以及属性值； 2为设备描述说明文档中提取得到的样本文本素材基于不同层级的描述标签进行BIO序列化标注，得到训练样本；标注完成后对原文本进行增强：通过回译含有目标信息文本的方法将标注标签文本进行翻译，根据O标签的分布情况，将回译文本插入原文本中合适的位置，插入方法如下：通过计算某一段落中O标签出现的频率，如果频率值超过设定的阈值，则将待插入的回译文本插入当前段落位置；所有段落遍历完成后，如果仍有回译文本剩余，则将剩余部分插入到整个样本的末尾； 3构造基于BERT模型的中文预训练模型对步骤2标注后的样本文本进行词向量提取； 4基于CRF技术，处理、分类并标注步骤3提取的词向量； 5利用步骤2得到的训练样本对BERT和CRF结合的文本处理模型进行训练； 6利用训练完成的文本处理模型提取文本中有效的实体，并按预先定义的组织规则进行模型组织，即使用文本处理模型提取标签中的实体文本，并按照预先定义的标签关系进行实体组织，针对相关的实体标签，最终构建面向对象的OPCUA信息模型。

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