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龙图腾网获悉小哆智能科技(北京)有限公司申请的专利一种基于BERT的日志异常监测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：CN120371635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202510425965.3，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权一种基于BERT的日志异常监测方法及系统是由刘晓玉设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BERT的日志异常监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于BERT的日志异常监测方法及系统，涉及日志数据监测技术领域，包括：通过正则表达式替换动态变量参数，预处理日志序列；利用BERT提取语义向量，并映射至Qwen模型向量空间；训练并微调Qwen模型，通过其分类日志异常。该方法结合BERT的语义提取能力和Qwen模型的强大表示能力，具有动态变量处理高效、语义提取深度、向量空间对齐精准、异常检测能力强等优点。实验表明，本发明在精度、召回率和资源效率上优于现有技术，显著提升日志异常检测的准确性与适应性。

本发明授权一种基于BERT的日志异常监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于BERT的日志异常监测方法，其特征在于，包括： 使用正则表达式识别并替换初始的日志消息中的动态变量参数，得到预处理后的日志序列； 将所述日志序列输入至BERT模型中，以对所述日志序列的日志消息进行编码，得到语义向量； 通过线性层将所述语义向量映射到初始Qwen大模型的向量表示空间，得到投影后的向量表示； 对所述初始Qwen大模型进行训练和微调，得到最终Qwen大模型； 将所述向量表示输入最终Qwen大模型中，通过所述最终Qwen大模型中基于transformer解码器的架构对所述向量表示进行分类，以监测日志序列是否异常，得到监测结果； 通过线性层将所述语义向量映射到初始Qwen大模型的向量表示空间的公式为： V＝ConcatHead1,Head2,…,Headh·Wo+b 其中，设输入的语义向量为C，维度为；输出的投影后的向量表示为V，其维度为其中，每个头Headi的计算公式为：Headi＝σC·Wi+bi·αi；N为日志消息的数量，dBERT为BERT模型的隐藏层维度，投影权重矩阵h为多头投影的头数，dQwen为Qwen大模型的隐藏层维度，偏置项σ为激活函数，αi为动态权重调整系数，动态权重调整系数的计算公式为：第i项的得分分值scorei的计算公式为：scorei＝meanC·Wi；Concat·为多头拼接函数；Wo为输出权重矩阵，b为输出偏置项，对所述初始Qwen大模型进行训练和微调，得到最终Qwen大模型，包括： 微调初始Qwen大模型，捕获答案模板，训练所述初始Qwen大模型对提示“该序列是正常还是异常？”做出响应“该序列是异常正常”； 训练BERT模型和投影器，以将日志消息的语义向量投影到微调后的Qwen大模型的嵌入空间； 微调BERT模型、投影器和Qwen大模型，以确保所有组件协同工作并达到最佳性能，得到所述最终Qwen大模型。

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