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龍圖騰網獲悉北京市大數據中心申請的專利基于多層次意圖識別與對比學習的政策溯源動態檢索方法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：CN119884313B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202411953517.2，技術領域涉及：G06F16/3329；該發明授權基于多層次意圖識別與對比學習的政策溯源動態檢索方法是由聶志鋒;張琳;趙瑞;馮啟民;范軍;王祎童;金楊;房璐;張廷彪設計研發完成，并于2024-12-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多層次意圖識別與對比學習的政策溯源動態檢索方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多層次意圖識別與對比學習的政策溯源動態檢索方法，涉及自然語言處理、信息檢索與生成技術領域，引入多層次意圖識別、動態領域分類、嵌入式多輪檢索、對比學習機制和生成優化策略，本發明能夠精確捕捉查詢意圖、動態選擇最相關的知識庫，并通過多層次驗證與優化生成高精度的溯源結果，顯著提升檢索的準確性、相關性和附加價值，滿足復雜政策追溯和合規性檢查等高精度場景需求。

本發明授權基于多層次意圖識別與對比學習的政策溯源動態檢索方法在權利要求書中公布了：1.基于多層次意圖識別與對比學習的政策溯源動態檢索方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、對用戶輸入的查詢內容接收及標準化預處理，生成預處理后的文本數據； S2、用預訓練的語義嵌入模型對預處理后的文本數據進行嵌入生成，將文本數據轉化為高維語義向量表示，生成嵌入向量并存儲在知識庫中； S3、通過多層次意圖識別對用戶輸入的查詢內容進行深度解析，提取核心需求，并結合領域分類對知識庫進行動態選擇，根據不同的核心需求調整知識庫的檢索范圍； S31、多層次意圖識別，利用預訓練的語義嵌入模型對用戶查詢進行語義向量化，將查詢內容轉化為高維語義表示；通過層次聚類對這些語義向量進行分層次聚類分析，將相似語義特征的向量歸為同一層級；應用語義分組策略對已分層的群組細化和優化；最后，通過自適應權重調整機制為各層級的意圖特征賦予合理的優先級，從而分層次提煉出用戶查詢的核心意圖； S32、結合多層次意圖識別的結果，使用多標簽分類模型將用戶的查詢內容精準匹配到最相關的領域，根據分類結果，自動選擇對應的領域知識庫進行后續檢索和內容匹配； S4、在知識庫中，采用嵌入向量驅動的多輪動態檢索及模糊語義擴展匹配檢索用戶輸入的查詢內容，得到檢索內容； S5、通過多層驗證和對比學習機制對檢索內容進行優化，得到優化后的檢索內容； S51、完成初步檢索后，對步驟S4得到的檢索內容進行多層驗證，通過計算檢索內容與用戶輸入的查詢內容相似度，對檢索結果進行評估和篩選； S52、構建對比學習模型，區分檢索內容中的相關與不相關部分，對于語義相似但實際不相關的結果，利用對比學習機制優化，以提高篩選精度； S53、對于不相關部分，啟動反饋循環機制，驗證結果會被直接反饋至步驟S4中，以調整檢索內容并進行新的檢索內容迭代； S6、采用多層次Attention機制結合段落聚焦技術，對優化后的檢索內容進行深度分析，提取與用戶輸入的查詢內容最相關的核心內容； S7、對段落聚焦和提取的核心內容進行生成優化，通過多輪動態調整策略，生成政策溯源結果； S71、對段落聚焦以及提取與用戶輸入的查詢內容最相關的核心內容初步生成，通過多輪動態調整策略不斷優化生成過程； S72、采用內容融合將檢索內容與生成的內容有機結合，通過語義分析和上下文關聯度評估，篩選和整合政策溯源結果； S73、通過多輪優化和內容融合，最終生成高質量的政策溯源結果； S8、將生成的政策溯源結果展示給用戶。

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