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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于BERT模型的工业产品主数据实体对齐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：CN118839247B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202410884041.5，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于BERT模型的工业产品主数据实体对齐方法是由宫丽娜;周易人;王康;张亚;郭成昊;魏明强设计研发完成，并于2024-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BERT模型的工业产品主数据实体对齐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于BERT模型的工业产品主数据实体对齐方法，包括：基于BERT‑BiLSTM‑CRF对待对齐工业产品主数据的文本数据进行编码、特征抽取和解码，得到实体识别结果；将可能有关系的两类实体和文本拼接后输入到BERT模型中进行分类，得到三元组抽取结果；将三元组抽取结果和原始的实体文本的标签集组合，得到带标签的三元组数据集，对BERT模型进行微调训练；搭建面向三元组数据的BERT‑CNN实体对齐模型；将三元组数据输入BERT‑CNN实体对齐模型得到实体对齐概率，实现对实体对齐结果的预测。本发明可实现对三元组数据的更高准确率的实体对齐。

本发明授权一种基于BERT模型的工业产品主数据实体对齐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于BERT模型的工业产品主数据实体对齐方法，其特征在于，包括：步骤1.基于BERT-BiLSTM-CRF对待对齐工业产品主数据的文本数据进行编码、特征抽取和解码，得到实体识别结果；步骤2.实体识别结果与关系标签结合，将可能有关系的两类实体和文本拼接后输入到BERT模型中进行分类，得到三元组抽取结果；步骤3.将三元组抽取结果和原始的实体文本的标签集组合，得到带标签的三元组数据集，采用该数据集对BERT模型进行微调训练；步骤4.基于微调训练后的BERT模型和CNN网络，搭建面向三元组数据的BERT-CNN实体对齐模型；步骤5.将三元组数据输入BERT-CNN实体对齐模型得到实体对齐概率，实现对实体对齐结果的预测；所述步骤4中，搭建面向三元组数据的BERT-CNN实体对齐模型的过程如下：步骤4.1.对于三元组数据结构，区分其中的实体名称和属性对；步骤4.2.对于实体名称，利用微调训练后的BERT模型生成实体名的词向量嵌入；计算词向量嵌入之间的余弦相似度以度量实体间的相似性；根据设定的阈值对BERT模型的二分类输出层矩阵进行调整；步骤4.3.对于属性对，基于微调训练后的BERT模型，引入Dropout层来连接BERT模型的输出，并加入L2正则化以缓解潜在的过拟合问题；步骤4.4.引入1D卷积层，将步骤4.3中的输出通过1D卷积层学习不同位置的n-gram级别的特征；然后采用AdaptiveMaxPool1d进行池化，将卷积层学习后的特征映射到一个固定大小的输出，作为卷积层输出结果；步骤4.5.引入全连接层与softmax函数对卷积层输出结果进行进一步处理：首先引入Dropout层来连接卷积层输出结果，然后将输出结果输入全连接层进行线性变换，最后使用softmax函数进行归一化，得到各个类别的概率，从而实现对两个文本对间语义关系的预测。

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