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龙图腾网获悉江苏鑫埭信息科技有限公司申请的专利基于语义解析的通信数据智能检索方法及平台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：CN120950541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511470268.6，技术领域涉及：G06F16/2453；该发明授权基于语义解析的通信数据智能检索方法及平台是由慈勤祺设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义解析的通信数据智能检索方法及平台在说明书摘要公布了：本发明公开了基于语义解析的通信数据智能检索方法及平台，涉及自然语言处理技术领域，方法包括：接收用户原始查询文本后，绑定基于用户ID的关联检索权限策略，加载用户画像进行补全语义得到多个语义等价补全语句，提取其特征词并结合领域知识图谱构建多个层级检索特征树，接着匹配分布式检索单元，以检索权限策略为约束动态叠加检索得到多个精炼结果集，将其按元数据时间戳进行降序排列整合，输出通信数据时序化检索序列。本发明解决了传统通信数据检索中语义理解单一，导致检索效率低和难以精准定位通信数据的技术问题，达到了对通信数据的精准语义理解、有序高效检索，以及能精准定位符合用户意图的通信数据的技术效果。

本发明授权基于语义解析的通信数据智能检索方法及平台在权利要求书中公布了：1.基于语义解析的通信数据智能检索方法，其特征在于，所述方法包括： 在接收用户提交的原始查询文本后，触发基于用户ID的关联检索权限策略绑定； 依据所述用户ID加载用户画像进行所述原始查询文本的语义补全，得到多个语义等价补全语句； 通过进行所述多个语义等价补全语句的特征词提取，得到多组检索特征词； 基于领域知识图谱进行所述多组检索特征词的语义关联发散，以构建多个层级检索特征树； 根据所述多个层级检索特征树的节点权重特征进行层级限缩检索任务匹配，定位多个分布式检索单元； 以所述检索权限策略为约束，驱动所述多个分布式检索单元进行所述多个层级检索特征树自顶向下的条件动态叠加检索，输出多个精炼结果集； 调取所述多个精炼结果集的元数据时间戳进行降序排列整合，输出通信数据时序化检索序列； 依据所述用户ID加载用户画像进行所述原始查询文本的语义补全，得到多个语义等价补全语句，所述方法包括： 以所述用户ID为查询键，查询用户画像数据库，检索获得实时用户画像特征； 将所述原始查询文本和实时用户画像特征拼接为结构化输入，经由语义补全模型进行多分支语义补全，生成对应于多个个性化检索意图向量的所述多个语义等价补全语句； 将所述原始查询文本和实时用户画像特征拼接为结构化输入，经由语义补全模型进行多分支语义补全，生成对应于多个个性化检索意图向量的所述多个语义等价补全语句，所述方法包括： 将所述实时用户画像特征转换为多维度动态特征向量，其中，所述多维度动态特征向量具有动态游离属性； 从所述原始查询文本提取分词后进行意图锚点符插入，生成查询意图序列； 依据所述查询意图序列，对所述多维度动态特征向量进行基于概率分布的向量权重随机扰动更新后，通过拼接向量，构建所述多个个性化检索意图向量； 将所述原始查询文本和多个个性化检索意图向量作为结构化输入，经由所述语义补全模型进行多分支语义补全，生成所述多个语义等价补全语句； 将所述原始查询文本和多个个性化检索意图向量作为结构化输入，经由所述语义补全模型进行多分支语义补全，生成所述多个语义等价补全语句，所述方法包括： 基于第一个性化检索意图向量构建第一意图标识符，并基于所述第一意图标识符与原始查询文本拼接生成第一结构化输入矩阵； 驱动所述语义补全模型对所述第一结构化输入矩阵执行束宽度可调的搜索解码，输出第一语义等价候选集； 从所述原始查询文本提取时间实体和核心动作，构建核心实体守恒规则； 以所述核心实体守恒规则为约束，进行所述第一语义等价候选集与原始查询文本的语义相似度计算，以筛选得到第一语义等价补全语句； 基于领域知识图谱进行所述多组检索特征词的语义关联发散，以构建多个层级检索特征树，所述方法包括： 通过将第一组检索特征词与所述领域知识图谱的节点进行实体链接，构建原始语义层检索特征； 以所述原始语义层检索特征为根节点，执行预设延伸层级的语义关联发散，得到第一层级树节点集； 基于所述第一层级树节点集构建第一初始层级树； 本地调用所述第一层级树节点集的第一历史复现频次集，并基于所述第一历史复现频次集计算第一特征词初始权重集； 将所述第一特征词初始权重集映射加载至所述第一初始层级树后，基于预设层级衰减规则执行权重阈值剪枝，构建第一层级检索特征树； 根据所述多个层级检索特征树的节点权重特征进行层级限缩检索任务匹配，定位多个分布式检索单元，所述方法包括： 提取第一层级检索特征树的第一节点权重集； 基于所述第一节点权重集计算第一树深度和第一权重分布熵； 加权归一化所述第一树深度和第一权重分布熵，输出第一检索难度系数后，依据所述第一检索难度系数进行任务分级，输出第一检索任务等级； 根据所述第一检索任务等级匹配定位第一分布式检索单元。

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