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龙图腾网获悉江苏人加信息科技有限公司申请的专利基于AI的多场景文本智能推荐与自动生成方法及系统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：CN120653768B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511155991.5，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权基于AI的多场景文本智能推荐与自动生成方法及系统是由戴炯设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI的多场景文本智能推荐与自动生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于AI的多场景文本智能推荐与自动生成方法及系统，涉及文本生成技术领域，包括通过对招聘需求信息进行实体提取形成结构化特征，利用胶囊动态路由网络构建层次化语义向量，结合多层注意力机制与交互融合机制选择关键特征，并通过储备池网络和分层解码器生成文本，同时引入用户反馈进行动态调整。本发明提高了文本生成的精准度和个性化程度，增强了跨场景适应能力。

本发明授权基于AI的多场景文本智能推荐与自动生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于AI的多场景文本智能推荐与自动生成方法，其特征在于，包括： 对招聘需求信息进行分词和命名实体识别处理，提取职位描述实体信息，形成结构化需求特征；将所述结构化需求特征在历史招聘文本数据库中进行相似度匹配，筛选得到初始候选文本集； 采用胶囊动态路由网络构建多层级特征提取结构，其中底层胶囊网络采用双向GRU结构将初始候选文本集映射为包含位置编码信息和语义编码信息的初始胶囊向量组；基于初始胶囊向量组与胶囊向量均值中心的内积分布计算信息熵特征值，并构建自适应权重函数动态调节相邻胶囊层间的耦合系数；通过变换矩阵映射和特征重组生成高层胶囊向量，同时建立残差传递通路；经过非线性激活融合和递归迭代处理，生成层次化语义向量； 基于层次化语义向量，计算各维度特征的方差贡献度确定特征重要性系数生成特征重要性矩阵，对特征重要性矩阵进行三层注意力计算得到相关性特征向量，并通过选择性特征传递和多层级注意力处理得到质量评估特征向量；将相关性特征向量和质量评估特征向量映射至统一特征空间并融合，通过对抗训练优化，得到融合特征向量； 对融合特征向量构建局部密度分布的储备池网络并计算储备池状态矩阵生成采样轨迹；将采样轨迹通过分层解码器筛选得到候选文本；基于候选文本调整回声采样参数得到初始推荐文本； 对所述初始推荐文本进行规范性评分和优化改写，生成最终推荐文本；根据所述最终推荐文本的用户反馈信息，对网络进行动态调整，实现模型参数的迭代优化。

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