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龍圖騰網恭喜鄭州大學申請的專利一種基于word2vec模型的災害元數據自動匹配方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118114060B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410142877.8，技術領域涉及：G06F18/22；該發明授權一種基于word2vec模型的災害元數據自動匹配方法及系統是由楊海波;史旭潔;吳崢嶸;蔡迎春;盛朋飛;余波;徐鵬;劉心怡;黎杰設計研發完成，并于2024-02-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于word2vec模型的災害元數據自動匹配方法及系統在說明書摘要公布了：本發明屬于防災減災技術領域，公開了一種基于word2vec模型的災害元數據自動匹配方法及系統，具體包括以下步驟：自然災害元數據采集及預處理，采用word2vec模型的CBOW架構，在LCQMC語料庫上進行模型訓練；基于訓練結果，確定元數據匹配和元數據不匹配的余弦距離均值，作為置信度閾值；元數據抽取、分詞、詞向量轉換以及計算詞向量之間的余弦距離，如果計算出的詞向量之間的余弦距離大于置信度閾值，則判定元數據是匹配的，并對匹配結果進行評估，以確保其完整性、一致性和準確性。本發明提出的災害元數據自動匹配方法使得災害元數據處理的效率更高，從而增強了對災害應對的及時性和準確性。

本發明授權一種基于word2vec模型的災害元數據自動匹配方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于word2vec模型的災害元數據自動匹配方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：元數據采集及預處理：采集自然災害元數據，將采集到的元數據分為結構化元數據和非結構化元數據，將非結構化元數據進行轉換后進行詞性標注形成文本序列x；步驟2：模型訓練：采用word2vec模型的CBOW架構，在LCQMC語料庫上進行訓練；步驟3：設定置信度閾值：基于訓練結果，確定元數據匹配和元數據不匹配的余弦距離均值，作為置信度閾值；步驟4：元數據抽取：利用數據解析規則進行結構化元數據的抽取、利用NLP和UIE進行非結構化元數據的抽取；步驟5：分詞：使用jieba工具對抽取的元數據進行分詞；步驟6：詞向量轉換：將元數據的名稱轉換成對應的詞向量；步驟7：計算詞向量之間的余弦距離：如果計算出的詞向量之間的余弦距離大于步驟3設定的置信度閾值，則判定元數據是匹配的。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人鄭州大學，其通訊地址為：450000 河南省鄭州市高新技術開發區科學大道100號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。