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龙图腾网获悉北京柏霖智生生物科技有限公司申请的专利基于自学习的多语言语义检索与信息匹配的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：CN121327060B 。

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：202511395351.1，技术领域涉及：G06F16/33；该发明授权基于自学习的多语言语义检索与信息匹配的方法是由杨浩;赵健维;孙福明设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自学习的多语言语义检索与信息匹配的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于自学习的多语言语义检索与信息匹配的方法，包括：对采集到的多语言文本进行预处理以输出多语言特征，根据所述多语言特征对初始模型进行训练以得到语义表示模型；将所述关联文档与所述查询文本进行语义匹配以得到匹配结果，并根据所述匹配结果对所述语义表示模型进行优化；确定是否需要增大临时节点的动态衰减系数；获取查询文本中跨模态信息的匹配错误率以确定跨语言多模态领域的适配性是否符合要求；确定是否需要增大低资源语言领域的学习率增益系数；基于查询文本中专业术语的匹配准确率确定专业术语的对齐偏差系数。本发明提高了多语言语义的信息匹配稳定性。

本发明授权基于自学习的多语言语义检索与信息匹配的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自学习的多语言语义检索与信息匹配的方法，其特征在于，包括： 对采集到的多语言文本进行预处理以输出多语言特征，根据所述多语言特征对初始模型进行训练以得到语义表示模型，使用所述语义表示模型将多语言文本映射到语义空间以学习不同语言之间的语义相似度； 使用所述语义表示模型对查询文本进行检索以得到关联文档，将所述关联文档与所述查询文本进行语义匹配以得到匹配结果，并根据所述匹配结果对所述语义表示模型进行优化； 获取多语言文本的跨语言映射准确率，并基于所述多语言文本的跨语言映射准确率确定多语言语义的信息匹配稳定性是否符合要求； 若所述多语言语义的信息匹配稳定性不符合要求，则确定是否需要增大临时节点的动态衰减系数； 若不需要增大临时节点的动态衰减系数，则获取查询文本中跨模态信息的匹配错误率以确定跨语言多模态领域的适配性是否符合要求； 若所述跨语言多模态领域的适配性不符合要求，则确定是否需要增大低资源语言领域的学习率增益系数； 若不需要增大低资源语言领域的学习率增益系数，则基于查询文本中专业术语的匹配准确率确定专业术语的对齐偏差系数； 临时节点的动态衰减系数为在生物制药多语言语义匹配中，根据跨语言关联质量动态调节临时存储的低质量语义关联保留强度，以过滤噪声、稳定匹配结果的调节参数； 低资源语言领域的学习率增益系数为针对数据量少、专业术语标注稀缺的低资源语言，在模型自学习过程中动态提升其参数更新速率的调节因子； 专业术语的对齐偏差系数为用于量化不同语言间生物制药专业术语语义映射偏离领域标准关联程度的评估参数。

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