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龙图腾网获悉北京市大数据中心申请的专利基于多层次意图识别与对比学习的政策溯源动态检索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：CN119884313B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411953517.2，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于多层次意图识别与对比学习的政策溯源动态检索方法是由聂志锋;张琳;赵瑞;冯启民;范军;王祎童;金杨;房璐;张廷彪设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多层次意图识别与对比学习的政策溯源动态检索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多层次意图识别与对比学习的政策溯源动态检索方法，涉及自然语言处理、信息检索与生成技术领域，引入多层次意图识别、动态领域分类、嵌入式多轮检索、对比学习机制和生成优化策略，本发明能够精确捕捉查询意图、动态选择最相关的知识库，并通过多层次验证与优化生成高精度的溯源结果，显著提升检索的准确性、相关性和附加价值，满足复杂政策追溯和合规性检查等高精度场景需求。

本发明授权基于多层次意图识别与对比学习的政策溯源动态检索方法在权利要求书中公布了：1.基于多层次意图识别与对比学习的政策溯源动态检索方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对用户输入的查询内容接收及标准化预处理，生成预处理后的文本数据； S2、用预训练的语义嵌入模型对预处理后的文本数据进行嵌入生成，将文本数据转化为高维语义向量表示，生成嵌入向量并存储在知识库中； S3、通过多层次意图识别对用户输入的查询内容进行深度解析，提取核心需求，并结合领域分类对知识库进行动态选择，根据不同的核心需求调整知识库的检索范围； S31、多层次意图识别，利用预训练的语义嵌入模型对用户查询进行语义向量化，将查询内容转化为高维语义表示；通过层次聚类对这些语义向量进行分层次聚类分析，将相似语义特征的向量归为同一层级；应用语义分组策略对已分层的群组细化和优化；最后，通过自适应权重调整机制为各层级的意图特征赋予合理的优先级，从而分层次提炼出用户查询的核心意图； S32、结合多层次意图识别的结果，使用多标签分类模型将用户的查询内容精准匹配到最相关的领域，根据分类结果，自动选择对应的领域知识库进行后续检索和内容匹配； S4、在知识库中，采用嵌入向量驱动的多轮动态检索及模糊语义扩展匹配检索用户输入的查询内容，得到检索内容； S5、通过多层验证和对比学习机制对检索内容进行优化，得到优化后的检索内容； S51、完成初步检索后，对步骤S4得到的检索内容进行多层验证，通过计算检索内容与用户输入的查询内容相似度，对检索结果进行评估和筛选； S52、构建对比学习模型，区分检索内容中的相关与不相关部分，对于语义相似但实际不相关的结果，利用对比学习机制优化，以提高筛选精度； S53、对于不相关部分，启动反馈循环机制，验证结果会被直接反馈至步骤S4中，以调整检索内容并进行新的检索内容迭代； S6、采用多层次Attention机制结合段落聚焦技术，对优化后的检索内容进行深度分析，提取与用户输入的查询内容最相关的核心内容； S7、对段落聚焦和提取的核心内容进行生成优化，通过多轮动态调整策略，生成政策溯源结果； S71、对段落聚焦以及提取与用户输入的查询内容最相关的核心内容初步生成，通过多轮动态调整策略不断优化生成过程； S72、采用内容融合将检索内容与生成的内容有机结合，通过语义分析和上下文关联度评估，筛选和整合政策溯源结果； S73、通过多轮优化和内容融合，最终生成高质量的政策溯源结果； S8、将生成的政策溯源结果展示给用户。

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