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龙图腾网获悉北京京能招标集采中心有限责任公司申请的专利一种基于NLP与向量混合检索的智能搜索引擎系统及方法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：CN121029791B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511202075.2，技术领域涉及：G06F16/242；该发明授权一种基于NLP与向量混合检索的智能搜索引擎系统及方法是由商增琪;葛青峰;项昆;冯宝泉;钟杨;耿望;孔璋璋;李佳音;姜文浩;吴二存;杨怡心;张晓东;王新颖;宫百春;安惠勇;段珍珍;蔺继扬;夏骥;关相凯设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于NLP与向量混合检索的智能搜索引擎系统及方法在说明书摘要公布了：本申请涉及自然语言处理技术领域，尤其涉及一种基于NLP与向量混合检索的智能搜索引擎系统及方法，系统包括：查询解析模块，用于接收用户输入的查询语句，并基于查询语句，得到结构化查询信息；共生索引模块，包括：稀疏扩展索引单元，用于基于结构化查询信息中的关键词，构建稀疏倒排索引表；向量化超图索引单元，用于基于业务数据形成超图索引；召回编排模块，用于根据结构化查询信息，获取候选对象集合；约束重排模块，用于基于候选对象集合，计算查询与候选对象之间的联合优先级得分，并在满足供应商比例、类目比例、价格区间的约束条件下，获得排序结果；证据生成模块，用于基于排序结果生成证据信息，并将证据信息输出至用户界面。

本发明授权一种基于NLP与向量混合检索的智能搜索引擎系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于NLP与向量混合检索的智能搜索引擎系统，其特征在于，包括： 查询解析模块，用于接收用户输入的查询语句，并基于所述查询语句，得到结构化查询信息； 共生索引模块，包括：稀疏扩展索引单元，用于基于所述结构化查询信息中的关键词，通过稀疏扩展模型生成扩展词项，并构建稀疏倒排索引表；向量化超图索引单元，用于将预先存储的业务数据中的文档、商品、供应商、品牌、类目、属性及合规标签建模为节点，并将所属、供给、匹配、限制关系建模为超边，形成带有向量表示的超图索引； 召回编排模块，用于根据所述结构化查询信息，结合稀疏倒排索引表、超图索引以及集合匹配计算，获取与所述结构化查询信息对应的候选对象集合； 约束重排模块，用于基于所述候选对象集合，计算查询与候选对象之间的联合优先级得分，并在满足供应商比例、类目比例、价格区间的约束条件下，获得排序结果； 证据生成模块，用于基于所述排序结果生成证据信息，并将所述证据信息输出至用户界面，以便用户基于证据确认检索结果； 稀疏扩展索引单元中的所述稀疏扩展模型为基于预先获取的领域样本数据训练得到的语义扩展模型，用于针对关键词生成若干语义相近或语义关联的扩展词项，并赋予扩展置信度； 所述领域样本数据用于训练稀疏扩展模型，以学习关键词与语义相近或语义相关词项之间的对应关系； 稀疏扩展索引单元构建稀疏倒排索引表的过程具体包括： 获取关键词及其通过稀疏扩展模型生成的扩展词项，形成目标词项集合； 其中，所述目标词项集合包括关键词及其生成的若干语义相近或语义关联的扩展词项； 在预先存储的业务数据中检索包含目标词项集合中任一词项的候选对象，并记录该词项在候选对象各字段中的出现位置； 针对每一词项和其候选对象，依据公式1计算稀疏权重； 所述公式1为： ； 为词项t在候选对象d的稀疏权重；为词项t在候选对象d的出现次数与候选对象d中全部词项数量的比值；为词项t所在候选对象中预先设定的重要性系数；为稀疏扩展模型生成词项t的扩展置信度；表示词项t在候选对象d的分布紧密度；为第一预设权重；为第二预设权重；为第三预设权重； 以词项为索引键，写入对应的候选对象标识、稀疏权重，建立以词项为键、候选对象标识为值的稀疏倒排索引表； 词项t在候选对象d的分布紧密度表示是通过分析词项t在文档中出现位置之间的间距来衡量该词项在候选对象中的集中程度；扩展置信度反应扩展词项与关键词的语义接近程度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京京能招标集采中心有限责任公司，其通讯地址为：100043 北京市石景山区石景山路54号院6号楼5层501-18；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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