社会保障关系到人民群众的切身利益,因此对其进行相应的监督和审查是审计工作的重中之重。由于社保信息系统的多样性和异构性,在将社保数据库中的数据导入到审计数据库中时,经常会遇到数据项不一致的情况。目前解决该问题的方法是由审计人员对双方数据模板进行分析,手工建立二者间的对应关系。虽然该方法具有较高的准确度,却需要花费大量的时间和精力。因此实现社保审计数据模板的半自动/自动匹配,已成为审计机关亟待解决的问题。本文从模式匹配入手,结合已有的国内外模式匹配技术研究社保审计数据模板匹配方法,对数据模板手工匹配遇到的匹配空间过大难于确定匹配范围、名称不规则难于发现匹配关系等问题进行深入分析,设计出一种融合语义的社保审计数据模板匹配模型,围绕该模型中模式分类和匹配生成两个主要部分的构建进行研究,主要包括:模式分类部分中社保审计数据模板模式类别划分、分类信息提取及处理、基于朴素贝叶斯模式分类方法的实现、基于知网模式分类方法的实现以及分类结果的合并,匹配生成部分中基于语义相似度传播的模式匹配生成以及匹配结果选择等。最后,本文通过实验验证社保审计数据模板匹配模型,并对实验结果进行对比分析,最终验证该模型在社会保障审计领域执行数据模板匹配过程中的正确性与高效性。