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龙图腾网获悉浙大城市学院;杭州伊园科技有限公司申请的专利基于词向量和上下文摘要总结的知识文档搜索引擎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：CN121579655B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610098454.X，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于词向量和上下文摘要总结的知识文档搜索引擎是由李一邨;滕远阳设计研发完成，并于2026-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于词向量和上下文摘要总结的知识文档搜索引擎在说明书摘要公布了：本申请涉及文档搜索领域，其具体地公开了一种基于词向量和上下文摘要总结的知识文档搜索引擎，首先对原始异构文档进行多模态解析，通过计算文档的多维特征构建关键词权重索引，并利用上下文摘要生成技术构建摘要向量索引。在检索阶段，核心在于引入查询理解与动态权重生成机制，通过提取用户查询的语言学特征深度分析查询意图如精确查找或概念探索，实时预测并生成动态融合权重。该机制能够根据查询类型自适应地调整语义召回与关键词召回在最终排序中的比重，有效解决了传统静态融合策略一刀切的缺陷，最终结合本地大语言模型生成精准问答，显著提升了复杂场景下的搜索查全率与查准率。

本发明授权基于词向量和上下文摘要总结的知识文档搜索引擎在权利要求书中公布了：1.一种基于词向量和上下文摘要总结的知识文档搜索引擎，其特征在于，包括： 原始知识文档集合获取模块，用于获取原始知识文档集合； 多模态解析与索引构建模块，用于对原始知识文档集合进行多模态文档解析以得到摘要向量索引和关键词权重索引； 查询理解模块，用于对获取的用户查询进行查询意图分析与动态权重生成以得到查询向量、查询词元和动态融合权重，包括：查询预处理单元，用于对获取的用户查询进行词元化处理和向量化处理以得到查询词元和查询向量；查询特征提取单元，用于对查询词元和用户查询进行语言学特征提取以得到查询特征向量，其中，查询特征向量包括查询长度、平均逆文档频率、实体词占比和是否为疑问句结构；动态融合权重预测单元，用于将查询特征向量输入预训练的轻量级回归模型以得到动态融合权重； 双路召回模块，用于基于摘要向量索引和关键词权重索引，对查询向量和查询词元进行双路并行召回以得到语义召回候选集和关键词召回候选集； 融合重排序模块，用于基于动态融合权重，对语义召回候选集和关键词召回候选集进行动态融合与重排序以得到最终排序文档列表； 本地问答生成模块，用于将最终排序文档列表和用户查询通过本地问答大语言模型以得到最终搜索结果，所述最终搜索结果包括直接答案和引用来源。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙大城市学院;杭州伊园科技有限公司，其通讯地址为：311000 浙江省杭州市拱墅区湖州街51号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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