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龙图腾网获悉南京壹行科技有限公司申请的专利基于深度学习的文本语义分析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：CN119721046B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202411771041.0，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权基于深度学习的文本语义分析系统是由郭振廷;翟明华设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的文本语义分析系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的文本语义分析系统，涉及文本语义分析技术领域，包括语义提取模块、特征提取与评估模块、文本复杂度划分模块、固定融合策略模块以及动态加权融合模块：语义提取模块，首先，对生成的文本数据进行语义信息提取，挖掘文本中的语义关系和结构信息，捕捉文本中的关键主题、情感倾向和意图。本发明通过将文本划分为简单和复杂两类并结合不同融合策略，系统在信息一致时采用固定融合，高效整合多模态信息；在冲突场景中引入动态加权融合，精准聚焦最相关模态，避免语义冲突影响情感分析的准确性。动态加权融合模块使模型自适应调整模态权重，提升系统在复杂多模态情境下的鲁棒性和适应性，适用于情绪识别、情感分析等应用。

本发明授权基于深度学习的文本语义分析系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的文本语义分析系统，其特征在于，包括语义提取模块、特征提取与评估模块、文本复杂度划分模块、固定融合策略模块以及动态加权融合模块： 语义提取模块，首先，对生成的文本数据进行语义信息提取，挖掘文本中的语义关系和结构信息，捕捉文本中的关键主题、情感倾向和意图； 特征提取与评估模块，对获取的文本语义信息进行特征提取，基于提取的特征，通过预先学习好的机器学习模型对获取的文本语义信息进行智能化评估； 文本复杂度划分模块，基于机器学习模型评估结果，将获取的文本语义信息划分为简单文本信息和复杂文本信息； 固定融合策略模块，对于简单文本信息，选择与其特性相匹配的固定融合策略进行处理，通过融合各模态的信息，从多个角度更全面地理解文本的语义； 动态加权融合模块，对于复杂文本信息，采用注意力机制进行处理，根据具体的任务需求和当前的情境，识别模态信息对于当前决策贡献，并相应地提高其影响力，动态调整不同模态之间的权重； 对获取的文本语义信息进行特征提取，提取的特征包括文本的句法复杂性和文本中不同观点的分散程度，在检测窗口下，对文本的句法复杂性和文本中不同观点的分散程度进行分析后，分别生成句法深度指数和观点分散指数，将句法深度指数和观点分散指数输入至预先学习好的机器学习模型中，通过机器学习模型生成文本语义复杂度系数，通过文本语义复杂度系数对获取的文本语义信息进行智能化评估； 将在检测窗口下对文本语义信息进行分析后生成的文本语义复杂度系数与预先设定的文本语义复杂度系数参考阈值进行比对分析，对获取的文本语义信息进行划分，划分步骤如下： 若文本语义复杂度系数大于等于预先设定的文本语义复杂度系数参考阈值，则将文本语义信息划分为复杂文本信息； 若文本语义复杂度系数小于预先设定的文本语义复杂度系数参考阈值，则将文本语义信息划分为简单文本信息。

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