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龙图腾网获悉西安大麦网络科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的语义分析识别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：CN121257548B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202511421599.0，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种基于人工智能的语义分析识别方法是由邢壮;黄子轩设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的语义分析识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的语义分析识别方法，具体涉及语义分析领域，用于解决现有跨语言文本处理中文化负载词难以准确识别与消歧，导致语义偏移频发、翻译结果不一致的问题；是通过对跨语言对照语料进行文本结构分解与文化隐喻解析，识别具有文化特定含义的文化负载词，进一步获取其在源文化语境与目标文化语境下的语义向量集，并计算两者之间的语义转义距离生成转义路径，再结合转义路径与上下文对语境消歧模型进行训练，使模型能够在输入待分析文本时输出文化负载词在目标文化中的最终语义概率分布，并基于该概率分布在跨语言语义转换过程中生成语义映射提示，从而实现文化负载词跨文化的精确语义解析与提示。

本发明授权一种基于人工智能的语义分析识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的语义分析识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、对跨语言对照语料进行文本结构分解与文化隐喻解析，识别对照语料中具有文化特定含义的文化负载词； S2、获取文化负载词在源文化语境下的第一语义向量集，以及在目标文化语境下的第二语义向量集； S3、计算第一语义向量集与第二语义向量集之间的跨文化语义差异指数，生成从源文化到目标文化的负载词转义路径； S4、基于负载词转义路径，结合在跨语言对照语料中的上下文进行语境消歧模型训练； S5、将待分析源语言文本的文化负载词上下文以及对应转义路径输入至语境消歧模型，输出文化负载词在目标文化中的最终语义概率分布； S6、基于最终语义概率分布，在跨语言语义转换时进行语义映射提示； 所述S3中，计算第一语义向量集与第二语义向量集之间的跨文化语义差异指数，生成从源文化到目标文化的负载词转义路径具体包括： 将第一语义向量集与第二语义向量集映射至统一的语义向量空间； 在统一向量空间中对文化负载词的每一对语义向量集对执行相似度度量，记录相似度值并存储在转义比对结果表中； 对转义比对结果表中记录的相似度值进行基于语料来源可信度的加权统计，生成整体的跨文化语义差异指数； 根据语义差异指数输出文化负载词从源文化到目标文化的转义路径，建立转义路径表记录文化负载词的第一语义向量集与转义路径的对应关系； 所述转义路径包含源文化语义向量至目标文化语义向量的变化方向和大小； 所述S4中，基于负载词转义路径，结合在跨语言对照语料中的上下文进行语境消歧模型训练具体包括： 构建语境消歧模型的训练样本集，训练样本包含文化负载词在源文化语料中的上下文片段、转义路径以及该负载词在目标语言中的语义注释； 建立双通道神经网络架构，第一通道采用注意力机制对源语言上下文进行编码，第二通道对转义路径进行特征提取； 设计跨通道特征融合层，将上下文编码特征与转义路径特征进行融合，生成综合语义特征； 通过全连接层将综合语义特征映射到目标文化语料对应的语义空间，输出层输出对应语义注释的概率分布； 以负载词在目标语言中的语义注释为监督信号对模型进行监督学习，迭代更新模型参数。

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