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龙图腾网获悉上海笑聘网络科技有限公司申请的专利一种基于语义归一化的信息检索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：CN121210488B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511755925.1，技术领域涉及：G06F16/242；该发明授权一种基于语义归一化的信息检索系统及方法是由孔祥越;星由夏;王若茗设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义归一化的信息检索系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语义归一化的信息检索系统及方法，涉及人工智能信息技术领域，包括，采集用户输入的语义查询记录并进行初步语义解析，生成结构化数据；基于结构化数据，利用知识图谱进行实体消歧，通过神经网络生成抽象类，并进行校准和动态权重调整，生成高置信度的实体抽象类及置信度分数；将实体抽象类和置信度分数与用户上下文结合，通过价值网络计算动作‑价值函数，并利用‑贪婪算法选择最优动作；根据最优动作执行语义归一化映射，并使用元符号动态生成器，获取中间表述；基于中间表述进行索引检索和多维度排序，生成排序后的检索结果列表。本发明解决多模态查询的语义碎片化问题，实现异构数据的深度语义对齐和动态权重校准。

本发明授权一种基于语义归一化的信息检索系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义归一化的信息检索方法，其特征在于：包括， 采集用户输入的语义查询记录并进行初步语义解析，生成结构化数据； 基于结构化数据，利用知识图谱进行实体消歧，通过神经网络生成抽象类，并进行校准和动态权重调整，生成高置信度的实体抽象类及置信度分数，具体步骤如下， 对结构化数据进行多源知识图谱融合，生成实体特征向量； 对实体特征向量进行实体消歧，利用多跳注意力机制获取实体间的语义关联度，并基于语义关联度进行聚类和过滤处理，生成消歧后的实体集合； 基于消歧后的实体集合，使用强化学习框架生成抽象类，并通过策略网络选择最优抽象路径，计算初步置信度； 基于抽象类和初步置信度，通过跨模态注意力机制进行校准并动态权重调整，生成校准后的置信度分数，具体过程包括： 基于抽象类和初步置信度，通过跨模态注意力机制进行校准并动态权重调整时，将抽象类转换为语义向量表示，同时将来自文本、语音和图像模态的初步置信度分别映射为对应的置信度向量，并以抽象类的语义向量作为查询向量，以各模态的置信度向量作为键向量和值向量，获取查询向量与每个键向量之间的点积相似度，并对相似度进行缩放和归一化处理，得到各模态对应的注意力权重，将各模态的置信度向量与对应的注意力权重加权聚合，获得融合后的加权置信度表示，并对加权置信度表示进行线性变换或激活函数处理，生成校准后的置信度分数； 根据校准后的置信度分数，通过动作空间探索与奖励机制动态调整抽象类边界，生成高置信度的实体抽象类和置信度分数； 将实体抽象类和置信度分数与用户上下文结合，通过价值网络计算动作-价值函数，并利用-贪婪算法选择最优动作，具体步骤如下， 基于实体抽象类和置信度分数，结合用户上下文，通过最小-最大缩放方法归一化数值范围，并使用独热编码处理分类变量，生成结构化特征矩阵，具体过程包括： 从实体抽象类、置信度分数以及用户上下文中逐项读取各字段内容，依据字段内容的数据类型和语义属性进行分类：将置信度分数以及用户上下文中可表示为连续数值的属性如查询时间间隔、历史点击次数、停留时长等识别为数值型特征；将实体抽象类的类别名称、用户所在区域、设备类型、查询意图类别等具有离散符号取值的属性识别为分类变量；识别过程根据预设的特征类型规则对每个字段进行匹配判断，完成数值型特征和分类变量的提取； 对结构化特征矩阵进行特征融合与维度压缩处理，生成具有上下文感知能力的低维状态表示向量； 基于状态表示向量，通过价值网络计算动作-价值函数； 利用-贪婪算法从动作-价值函数中筛选出最优动作； 根据最优动作执行语义归一化映射，并使用元符号动态生成器，获取中间表述； 基于中间表述进行索引检索和多维度排序，生成排序后的检索结果列表； 监控用户对检索结果列表的交互行为，收集用户反馈并更新价值网络的参数。

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