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龙图腾网获悉中国航空综合技术研究所申请的专利基于非对称对齐的航空产品需求与缺陷分析条例匹配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：CN119577122B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202411628289.1，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权基于非对称对齐的航空产品需求与缺陷分析条例匹配方法是由何柳;孙乾;潘鑫;刘姝妍;陈润;曾江辉;曹平;安然;张岩涛设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于非对称对齐的航空产品需求与缺陷分析条例匹配方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于非对称对齐的航空产品需求与缺陷分析条例匹配方法，其包括：针对产品测评问题单，构建产品故障知识库；构建产品关键要素分类体系与缺陷分析条例；提取产品需求文本分级要素并构建分类模型；构建文本局部‑全局特征非对称对齐模型与训练；基于产品需求文本的产品缺陷分析条例文本输出，获得与产品需求文本最匹配的产品缺陷分析条例文本。本发明通过构建产品故障知识库，从产品关键要素中提取出分类体系，对产品需求和产品缺陷分析条例进行分类处理，针对性地设计局部‑全局特征非对称对齐模型，完成对新需求的缺陷分析条例的匹配，具有重要的实际应用意义，实用性更强、适用性更广。

本发明授权基于非对称对齐的航空产品需求与缺陷分析条例匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于非对称对齐的航空产品需求与缺陷分析条例匹配方法，其特征在于，其包括以下步骤： S1、构建产品故障知识库：针对产品测评问题单，构建产品故障知识库SKD： SKD＝D,C,S1 其中，D表示故障现象描述且D＝d1,d2…di；C表示故障原因描述且C＝c1,c2…cj；S表示解决措施描述且S＝s1,s2…sk；i,j,k分别表示故障现象描述数据、故障原因描述数据和解决措施描述数据的总数；d,c,s分别表示故障现象、故障原因和解决措施的自然语言描述； S2、构建产品关键要素分类体系与缺陷分析条例； S21、构建产品关键要素分类体系Schcls； S22、从历史产品故障数据提取产品缺陷分析条例：根据步骤S1中产品故障知识库SKD，对历史上已发生的产品故障原因和故障现象进行模式抽取，提炼出相应的产品缺陷分析条例P： P＝p1,p2,…,py5 其中，p表示产品缺陷分析条例文本；y表示所有缺陷分析条例的数量； S23、对产品缺陷分析条例进行分类：按照步骤S21中的产品关键要素分类体系，针对产品缺陷分析条例P中的每个描述项进行分类，得到产品缺陷分析条例P的分类标签集合TP： 其中，t表示分类标签； S3、提取产品需求文本分级要素并构建分类模型； S31、划分产品需求项集合Req： Req＝req1,req2,…,reqz7 其中，req表示从需求文档中拆解出的产品需求文本且每个req保证需求的独立性；z表示产品需求文本的数量； S32、产品需求文本关键元素的统一化处理； S33、产品需求文本分类模型构建与训练； S4、构建文本局部-全局特征非对称对齐模型与训练；构建文本局部-全局特征非对称对齐模型Mmatch，将产品需求文本req和产品缺陷分析条例文本p建立起语义级别的匹配关系，完成输入产品需求文本，推荐出相应的产品缺陷分析条例文本；针对每一个产品需求文本req，有一个或多个相匹配的产品缺陷分析条例文本p，通过相似度得分scoresim来进行约束： scoresim＝Mmatchreqni,pnj11 其中，reqni表示输入的第ni个产品需求文本；pnj表示第nj个产品缺陷分析条例文本； 所述文本局部-全局特征非对称对齐模型包括产品需求文本特征编码器Encoderreq、产品缺陷分析条例文本编码器Encoderpri和特征对齐编码器EncoderAli，即： Mmatch＝{Encoderreq,Encoderpri,EncoderAli}12； S411、构建产品需求文本特征编码器Encoderreq：所述产品需求文本特征编码器Encoderreq包括第一局部特征提取器Flocal-req、第一全局特征提取器Fglobal-req和特征整合器AttentionWeightsreq，即： Encoderreq＝{Flocal-req,Fglobal-req,AttentionWeightsreq}13； 所述特征整合器AttentionWeightsreq的输出为产品需求文本特征Hfused-req： Hfused-req＝AWreq·Hlocal-req+1-AWreq·Hglobal-req15； 其中，Hlocal-req为第一局部特征向量，Hglobal-req为第一全局特征向量； S412、构建产品缺陷分析条例文本编码器Encoderpri：所述产品缺陷分析条例文本编码器Encoderpri包括第二全局特征提取器Fglobal-pri，即： Encoderpri＝{Fglobal-pri}16； 所述第二全局特征提取器Fglobal-pri的输出为产品缺陷分析条例特征Hglobal-pri； S413、构建特征对齐编码器EncoderAli：所述特征对齐编码器EncoderAli采用预训练语言模型Bert模型的最后六层，其包括相似度计算子模块Msim和特征对齐子模块Mali，即： EncoderAli＝{Msim,Mali}17； S414、设计文本局部-全局特征非对称对齐模型的损失函数； S5、基于产品需求文本的产品缺陷分析条例文本输出； S51、生成并存储产品缺陷分析条例：将所有的产品缺陷分析条例P，通过训练获得最优参数的产品缺陷分析条例文本编码器Encoderpri-trained进行特征编码，形成产品缺陷分析条例特征向量集合Vp，并将所述产品缺陷分析条例特征向量集合Vp存储到特征向量检索数据库； S52、计算输入产品需求文本与产品缺陷分析条例的相似性召回与排序：针对输入的产品需求文本req和所有的产品缺陷分析条例文本p，进行相似性判断，获得与产品需求文本req最匹配的产品缺陷分析条例文本。

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