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龙图腾网获悉中央民族大学;中国中医科学院中药研究所申请的专利一种中药药效-功效的智能语义对齐与推理方法及装置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：CN121191794B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511561541.6，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种中药药效-功效的智能语义对齐与推理方法及装置是由赵悦;费程浩;李志勇;唐湘云;刘轩;金冠丞;曾炜峰;陶城安设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种中药药效-功效的智能语义对齐与推理方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种中药药效‑功效的智能语义对齐与推理方法及装置，涉及自然语言处理技术领域。该方法包括：获取中草药药效文本和对应的中草药功效文本，分割得到药效子词单元和功效子词单元，输入到微调后的BERT模型，得到词向量；输入到双层双向长短时记忆网络，得到药效多粒度特征和功效多粒度特征；输入至交叉注意力层，动态分配药效与功效之间的匹配权重，并通过Softmax函数进行分类，得到预测的中草药功效文本。本发明通过深度学习模型的融合，有效实现药效与功效的精准转换，为中药领域的功效分析提供全新的技术支持。

本发明授权一种中药药效-功效的智能语义对齐与推理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种中药药效-功效的智能语义对齐与推理方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取中草药药效文本和对应的中草药功效文本构建样本数据集； S2、通过分词器分别对所述中草药药效文本和中草药功效文本进行分割，得到药效子词单元和功效子词单元，将所述药效子词单元和功效子词单元分别输入到微调后的基于双向变换器的编码表示BERT模型，通过微调后的BERT模型的词嵌入层、句子嵌入层以及位置嵌入层，得到每个药效子词单元的词向量和每个功效子词单元的词向量； S3、将所述药效子词单元的词向量和功效子词单元的词向量分别输入到双层双向长短时记忆网络，得到药效多粒度特征和功效多粒度特征； S4、将所述药效多粒度特征和功效多粒度特征输入至交叉注意力层，动态分配药效与功效之间的匹配权重，并通过Softmax函数进行分类，得到预测的中草药功效文本； S5、根据所述预测的中草药功效文本以及样本数据集中的中草药功效文本对基于BERT模型、双层双向长短时记忆网络和交叉注意力层构建的融合模型进行训练，得到训练好的融合模型； S6、将待推理的中草药药效文本输入到所述训练好的融合模型，得到中草药功效文本推理结果； 所述S3中的将所述药效子词单元的词向量和功效子词单元的词向量分别输入到双层双向长短时记忆网络，得到药效多粒度特征和功效多粒度特征，包括： 将所述药效子词单元的词向量和功效子词单元的词向量分别输入到第一层双向长短时记忆网络的第一前向长短时记忆网络单元和第一后向长短时记忆网络单元，得到第一前向隐藏状态和第一后向隐藏状态，对所述第一前向隐藏状态和第一后向隐藏状态进行特征拼接，得到药效局部短语特征和功效局部短语特征； 将所述药效局部短语特征和功效局部短语特征分别输入到第二层双向长短时记忆网络的第二前向长短时记忆网络单元和第二后向长短时记忆网络单元，得到第二前向隐藏状态和第二后向隐藏状态，对所述第二前向隐藏状态和第二后向隐藏状态进行特征拼接，得到药效全局语义特征和功效全局语义特征； 对所述药效局部短语特征、功效局部短语特征、药效全局语义特征和功效全局语义特征进行层归一化处理，将层归一化后的药效局部短语特征和药效全局语义特征进行拼接得到药效多粒度特征，将层归一化后的功效局部短语特征和功效全局语义特征进行拼接，得到功效多粒度特征。

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