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龙图腾网获悉拉扎斯网络科技(上海)有限公司申请的专利语义相关性预测模型、方法、装置、存储介质及计算机设备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：CN120804671B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511285148.9，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权语义相关性预测模型、方法、装置、存储介质及计算机设备是由苑爱泉;吴晓东;姜谷雨;穆瑞斌;王晓伟;侯俊屹;王志承设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本语义相关性预测模型、方法、装置、存储介质及计算机设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种语义相关性预测模型、方法、装置、存储介质及计算机设备，涉及互联网技术领域。上述模型包括学生模型和在线提示模型，学生模型包括：参数共享的双塔网络，用于对待预测的第一关键词和第二关键词进行特征提取，得到第一关键词特征和第二关键词特征；思维链塔网络，用于对在线提示模型生成的思维链提示信息进行特征提取，得到思维链特征，思维链塔网络与双塔网络的参数不共享；专家混合网络，用于对第一关键词特征、第二关键词特征和思维链特征进行特征融合，得到关键词融合特征；深度神经网络，用于基于关键词融合特征进行语义相关性预测，得到第一关键词与第二关键词的语义相关性预测结果。上述模型可以提高相关性预测的准确性。

本发明授权语义相关性预测模型、方法、装置、存储介质及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种语义相关性预测模型，其特征在于，所述语义相关性预测模型包括由教师模型蒸馏得到的学生模型和预训练的在线提示模型，所述学生模型包括： 参数共享的双塔网络，用于对待预测的第一关键词和第二关键词进行特征提取，得到第一关键词特征和第二关键词特征； 思维链塔网络，用于对所述在线提示模型生成的思维链提示信息进行特征提取，得到思维链特征，所述思维链塔网络与所述双塔网络的参数不共享； 专家混合网络，用于对所述第一关键词特征、所述第二关键词特征和所述思维链特征进行特征融合，得到关键词融合特征； 深度神经网络，用于获取所述关键词融合特征和显式交叉特征，所述显式交叉特征基于所述第一关键词和所述第二关键词中的文本特征、类目特征和实体特征交叉构建而成，并基于所述显式交叉特征和所述关键词融合特征进行语义相关性预测，得到所述第一关键词与所述第二关键词的语义相关性预测结果； 所述在线提示模型，用于在所述学生模型进行语义相关性预测时，获取所述第一关键词和所述第二关键词，并对所述第一关键词和所述第二关键词进行相关性预估，得到相关性预估理由和相关性预估结果；基于所述相关性预估理由和所述相关性预估结果，生成思维链提示信息，并将所述思维链提示信息输入到所述学生模型中。

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