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龙图腾网获悉广东超腾信息科技有限公司申请的专利基于多模型协同推理与自监督学习的语义理解方法和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：CN121659960B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610170209.5，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权基于多模型协同推理与自监督学习的语义理解方法和引擎是由王宇森设计研发完成，并于2026-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模型协同推理与自监督学习的语义理解方法和引擎在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多模型协同推理与自监督学习的语义理解方法和引擎，属于自然语言处理与人工智能技术领域。方法包括对输入数据进行预处理以提取语义特征；通过动态路由模块，基于多级策略与元学习网络，从大型语言模型、任务型模型和规则引擎中智能调度至少两种模型进行协同推理；利用多模型融合模块对推理结果进行分层融合与冲突消解，输出最终语义理解结果；并通过反馈学习实现系统持续优化。通过自监督预训练任务利用无标注数据学习通用语义表示，以增强模型泛化能力。引擎包括输入处理、动态路由、多模型融合、反馈学习、模型仓库及监控安全等核心模块，以协同实现上述方法。本发明实现了高精度、高效率且具备自适应能力的语义理解。

本发明授权基于多模型协同推理与自监督学习的语义理解方法和引擎在权利要求书中公布了：1.一种基于多模型协同推理与自监督学习的语义理解方法，其特征在于，包括以下步骤： S101、输入数据获取与标准化预处理，接收并转换原始输入数据为标准化文本，进行分词、词元化、基础语言特征提取及浅层语义解析，生成结构化的中间表示对象； S102、动态路由决策与模型智能调度，基于所述中间表示对象及上下文信息，通过多级路由决策生成模型调度列表，智能调度至少一个语义理解模型； S103、多模型并行推理与标准化结果收集，依据所述模型调度列表调度相应模型进行推理，并收集各模型返回的标准化推理结果； S104、多模型融合与冲突协同消解，对收集到的多个模型推理结果进行分层融合，并对融合过程中检测到的冲突进行多策略消解，生成最终的语义理解结果; S105、结果输出与持续反馈学习，输出所述最终的语义理解结果，并基于处理链路的日志数据进行反馈学习，以优化路由策略和更新模型性能画像； 其中，所述步骤S104中，所述多策略消解按以下优先级顺序执行：优先采纳规则引擎的判定结果；若无法解决，则将冲突内容链接至外部知识库或知识图谱进行验证；若仍无法解决，则将冲突提交至人工审核平台进行裁决，并将裁决结果用于优化系统。

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