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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种基于多种相似度的轻量级实体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：CN120951001B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511477787.5，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种基于多种相似度的轻量级实体匹配方法是由张斌;董帅;陈宇;刘莹设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多种相似度的轻量级实体匹配方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多种相似度的轻量级实体匹配方法，涉及自然语言处理与知识图谱技术领域，本发明构造正负样本后进行分词与向量化处理；随后通过平均池化获得实体与上下文的向量表示。在特征计算阶段引入Word2Vec语义相似度、BM25双向最大值相似度、Jaccard相似度，并结合注意力机制提取上下文中与候选实体最相关的信息。将多维相似度特征拼接后输入至多层感知机分类器，利用ReLU激活和Dropout防止过拟合，最终通过Sigmoid函数输出候选实体为正确链接的概率。本发明能够在保持较低计算开销的同时实现较高的实体链接准确率，适用于产品信息处理等需要高效、可解释匹配的场景。

本发明授权一种基于多种相似度的轻量级实体匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多种相似度的轻量级实体匹配方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取现有的行业知识图谱和业务文本，在行业知识图谱中提取业务产品实体作为候选实体，对业务文本进行提取，得到业务产品实体，将得到业务产品实体作为待链接实体，同时得到待链接实体的上下文； 步骤2：基于待链接实体、候选实体和待链接实体的上下文，以及真实标签，构建多个样本，所述真实标签表征待链接实体和待链接实体的上下文能够与候选实体进行匹配连接的概率，将所有样本划分为多个批次； 步骤3：针对同一批次中的每个样本，将样本中的待链接实体转换为待链接实体向量，将待链接实体的上下文转换为上下文向量，将候选实体转换为候选实体向量； 步骤4：计算待链接实体向量和上下文向量的第一相似度向量，同时计算上下文向量和候选实体向量的第二相似度向量； 步骤5：计算待链接实体向量和候选实体向量之间的余弦相似度、BM25关键词匹配得分和Jaccard相似度； 步骤6：将第一相似度向量和第二相似度向量转换为标量，得到第一标量和第二标量，将第一标量、第二标量、余弦相似度、BM25关键词匹配得分和Jaccard相似度进行归一化和拼接，得到标准化特征向量； 步骤7：将标准化特征向量输入改进的MLP分类器，得到预测概率，所述预测概率为待链接实体和待链接实体的上下文能够与候选实体进行匹配连接的预测值，所述改进的MLP分类器在MLP分类器的基础上引入了ReLU激活函数、Dropout正则化和Sigmoid函数； 步骤8：基于真实标签和预测概率，计算损失函数，根据损失函数进行反向传播，对改进的MLP分类器的权重矩阵和偏置项进行多次迭代调整，得到训练完成的改进的MLP分类器； 步骤9：获取待链接实体、多个候选实体和待链接实体的上下文，将待链接实体、候选实体和待链接实体的上下文转换为待链接实体向量、候选实体向量和上下文向量，重新执行步骤4到步骤6，得到标准化特征向量，将标准化特征向量输入训练完成的改进的MLP分类器，得到候选实体的预测概率，在所有候选实体的预测概率中，获取最大值，将其对应的候选实体作为最终的匹配结果。

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