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龍圖騰網(wǎng)獲悉中鐵電氣化局集團(tuán)有限公司申請的專利一種數(shù)據(jù)搜索增強(qiáng)重排方法、系統(tǒng)及設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120067311B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510552027.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/338；該發(fā)明授權(quán)一種數(shù)據(jù)搜索增強(qiáng)重排方法、系統(tǒng)及設(shè)備是由林云志;楊柳;裴寧;張浩宇;羅金;司丙楠設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-04-29向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種數(shù)據(jù)搜索增強(qiáng)重排方法、系統(tǒng)及設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)搜索增強(qiáng)領(lǐng)域，具體涉及了一種數(shù)據(jù)搜索增強(qiáng)重排方法、系統(tǒng)及設(shè)備，旨在解決現(xiàn)有RAG技術(shù)因局部匹配、單一表征和噪聲干擾導(dǎo)致準(zhǔn)確率低的問題。本發(fā)明包括：構(gòu)建關(guān)鍵詞庫；將專業(yè)知識及文檔分割為多個文本塊，生成第一高維特征向量；對每個文本塊語義分割，提取各語義單元的第二高維特征向量；提取查詢信息的關(guān)鍵詞、各改寫查詢的高維特征向量；篩選與查詢信息的關(guān)鍵詞匹配的多個文本塊；將查詢信息的關(guān)鍵詞對應(yīng)的高維特征向量與第一高維特征向量進(jìn)行匹配，并基于轉(zhuǎn)移概率距離進(jìn)行二次篩選；計算改寫查詢對應(yīng)的高維特征向量與二次篩選后的第二高維特征向量的球散度距離，并進(jìn)行重排。本發(fā)明結(jié)合多種語義特征，提升了搜索準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)一種數(shù)據(jù)搜索增強(qiáng)重排方法、系統(tǒng)及設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種數(shù)據(jù)搜索增強(qiáng)重排方法，其特征在于，該方法包括： 收集已有領(lǐng)域的專業(yè)知識及文檔并提取關(guān)鍵詞，構(gòu)建領(lǐng)域?qū)?yīng)的關(guān)鍵詞庫； 將所述專業(yè)知識及文檔按固定長度分割為多個文本塊，對每個文本塊，基于關(guān)鍵詞庫分別提取關(guān)鍵詞，并通過文本表征模型生成第一高維特征向量； 對每個文本塊進(jìn)行語義分割，生成多個語義單元，并通過文本表征模型提取各語義單元的高維特征向量，得到第二高維特征向量； 基于所述關(guān)鍵詞庫提取輸入的查詢信息的關(guān)鍵詞，提取所述查詢信息的關(guān)鍵詞對應(yīng)的高維特征向量；獲取所述查詢信息多種語義等效的改寫查詢，提取各改寫查詢對應(yīng)的高維特征向量； 篩選與查詢信息的關(guān)鍵詞匹配的多個文本塊，作為候選文本塊； 將所述查詢信息的關(guān)鍵詞對應(yīng)的高維特征向量與所述第一高維特征向量進(jìn)行匹配，并基于轉(zhuǎn)移概率距離對候選文本塊進(jìn)行二次篩選； 計算改寫查詢對應(yīng)的高維特征向量與二次篩選后的第二高維特征向量的球散度距離，基于所述球散度距離對二次篩選后的文本塊進(jìn)行重排； 所述球散度距離，其方法為： 將每個改寫查詢的高維特征向量集合記為，二次篩選后的第二高維特征向量集合記為；其中，為特征向量的數(shù)量，m為的索引； 計算和中，任意兩個特征向量之間的歐氏距離；其中，，； 基于所述歐氏距離計算每組特征向量的球散度距離； 基于所述歐氏距離計算每組特征向量的球散度距離，其方法為： ； 其中，表示改寫查詢的高維特征向量間的組內(nèi)距離，為二次篩選后的第二高維特征向量間的組內(nèi)距離，為循環(huán)索引變量，用于遍歷集合中的元素，取值范圍為，為中的第個特征向量。

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