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龙图腾网获悉杭州孚嘉科技有限公司申请的专利一种复杂时效性文档的多维度高效召回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：CN120849684B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511363489.3，技术领域涉及：G06F16/93；该发明授权一种复杂时效性文档的多维度高效召回方法是由李春;占佩倩;刘恭;李勇辉;张从宽;王彬;王晶设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂时效性文档的多维度高效召回方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种复杂时效性文档的多维度高效召回方法，涉及文档检索技术领域，包括构建文档图谱步骤：将时效性文档表示为图谱中的节点，节点属性包括文档内容、生效日期和状态标记，节点间通过边连接，边连接来表示语义关系类型，包括废止、延期、解释和更新；召回阶段步骤：基于用户查询，执行将关键词向量与句子的整体语义向量，融合生成新的融合向量，进行关键词和文本的联合召回；图谱召回步骤：对用户提交查询请求后，对召回阶段中的每个文档节点进行状态检验；输出结果步骤：返回有效文档及查询依据链路；本发明方法显著提升了文档检索的时效性、准确性与可解释性，有效提升用户的检索体验与决策准确性。

本发明授权一种复杂时效性文档的多维度高效召回方法在权利要求书中公布了：1.一种复杂时效性文档的多维度高效召回方法，其特征在于，包括以下步骤： 1构建文档图谱步骤：将时效性文档表示为图谱中的节点，节点属性包括文档内容、生效日期和状态标记，所述状态标记包括有效、废止和延期；节点间通过边连接，边连接来表示语义关系类型，包括解释和更新； 2召回阶段步骤：基于用户查询，执行将关键词向量与句子的整体语义向量，融合生成新的融合向量，进行关键词和文本的联合召回； 3图谱召回步骤： 3.1状态验证与链路追踪步骤：用户提交文档查询请求后，系统对召回的TopN个文档节点P1进行状态校验；若P1状态为已废止，则自动触发替代文档溯源机制，沿文档图谱关系链追溯到对应的替代文档节点P2； 3.2替代文档状态检测步骤：检测P2状态，若P2处于已延期状态，则需要寻找最新修订版，启动文档最新修改版本检索子流程，如果存在最新修订版本的话，则追溯至对于文档节点P3； 3.3修改版本确认步骤：基于文档时效规则，在P2的延长期限范围内，检索并提取其最新的修改版本P3；对P3状态进行核验，若其为有效状态，则将该文档文本作为最终版本，替换掉初始召回结果； 4输出结果步骤：返回有效文档及查询依据链路； 在所述步骤2中的召回模型基于BERT模型进行微调，召回模型具体包括流程如下： 2.1正负样本构造步骤：构造语义样本和关键词样本；语义样本的正样本为从语料库中选择与问题相关的文档段落，负样本为随机选择与问题无关的文档段落；关键词样本的正样本为从问题中通过TF-IDF提取核心术语，负样本为从问题的非核心词中随机选择； 2.2样本向量化步骤：在正样本、负样本向量化之前，向量化文本与特殊标识[CLS]，并分别进行拼接，以用来表征文本的整体语义信息； 2.3融合向量步骤：将关键词向量和语义向量进行融合，其通过长度感知的动态门控机制来将关键词信息与语义信息进行融合；具体通过BERT模型捕捉无法用长度表征的隐含语义时，当查询文本比较短的时候，认定查询文本与关键词相关比较多，当查询文本较长的时候，认定查询文本和语义相关比较多，由此设定可学习的长度编码器。

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