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龙图腾网获悉临沂大学;海尔机器人科技(青岛)有限公司;青岛海尔科技有限公司;青岛海尔智能家电科技有限公司申请的专利面向智能家居对话系统的语义理解与表示学习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：CN120851042B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511361586.9，技术领域涉及：G06F40/35；该发明授权面向智能家居对话系统的语义理解与表示学习方法是由王星;丁来国;田云龙;牛丽;张蕊;姚双龙;陈吉;刘烨;王九如;王海峰设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向智能家居对话系统的语义理解与表示学习方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自然语言处理技术领域，尤其涉及面向智能家居对话系统的语义理解与表示学习方法，具体如下：通过智能家居上的传感器捕捉用户使用期间的数据构建数据集；对数据集中数据进行层次化建模，进而构造多模态层次化结构图，通过融合不同模态进而增强对上下文的理解，最后输出增强后数据集；将增强后数据集中数据输入至具有动态自适应的知识调控机制模型，判定是否引入相关知识，再对引入的相关知识进行层次化建模与多模态融合，与增强后的数据集构成新的数据集；判断采集的实时数据是否一致，确定是否唤醒智能家居对话系统。本发明能够提高智能家居对话系统的逆商，有助于对用户意图的深层次精细化捕捉，带给用户更加智能的体验。

本发明授权面向智能家居对话系统的语义理解与表示学习方法在权利要求书中公布了：1.一种面向智能家居对话系统的语义理解与表示学习方法，其特征是，包括以下步骤： S1、通过设置在智能家居上的传感器捕捉用户使用期间的音频、视频、文本和图像，将捕捉的音频和视频转换成文本与图像，与传感器捕捉的文本和图像构成数据集； S2、对数据集中数据进行层次化建模，得到文本和图像的上下文特征，根据文本和图像的上下文特征构造多模态层次化结构图，通过融合不同模态进而增强对上下文的理解，最后输出增强后数据集； S3、将增强后数据集中数据输入至具有动态自适应的知识调控机制模型，将输入数据与知识调控机制模型中的知识提示词查询表进行对比，检索出与输入数据密切相关的提示词，然后将提示词输入至多模态对话判定是否引入与提示词相关的知识，再将引入知识输入至步骤S2中进行层次化建模与多模态融合，对引入知识进行增强，与增强后的数据集构成新的数据集； S4、采集实时数据，通过多层感知机制与数据集中数据进行对比，判断采集的数据是否一致，判断是否唤醒智能家居对话系统； S4具体如下： 采集实时视频和音频来判断用户唤醒意图，通过人脸关键点Landmark在采集的视频中标注出人脸的图像特征，通过从采集的音频中抽取频谱图Spectrogram作为文本特征，然后将图像特征和文本特征转换为嵌入向量的形式，通过多层感知机制判断图像特征和文本特征与数据集中数据进行对比，判断和是否在语义上一致，计算过程如下： ，其中，表示多层感知机制的操作，表示数据集在多层感知机制转换成的参数形式，表示人脸动作和音频的一致性结果，，当时，两者不一致，则说明采集到的音频与视频来源相异，此时智能家居对话系统继续保持睡眠模型，当时，两者一致，则说明采集到的音频与视频来源相异相同，此时智能家居对话系统被唤醒并做出反应。

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