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公开（公告）号CN123013957A | 申请号CN202611350589.7 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人上海孚典智能科技有限公司 |
分类号G06F40/30(2020.01), G06F18/213(2023.01), G06F18/22(2023.01), G06F18/2323(2023.01), G06N5/04(2023.01), G06N3/0464(2023.01), G06N3/0455(2023.01) | 申请日2026-09-02 | 公开日2026-10-30 |
发布日期2026-10-30 | 文档 ID84661722707000000 | 源数据页码1629 |
专利语言zh | ||
本发明公开了一种基于分层语义因果图(HSCG)的多层语义提取方法，属于人工智能与因果推理技术领域。该方法包括：构建信号/特征层与对象/实体层，通过同质化可迭代语义层构建流程逐层提取更高层次语义；每一语义层利用对象关联分析算子生成候选语义节点与关联边，并通过因果发现算法推断因果方向与强度。其中，对象关联分析算子包括几何关联、统计互信息、语义相似度、注意力关联、任务先验，以及新增的神经相似算子和时空相似算子；神经相似算子通过可学习神经网络计算节点间非线性相似度，时空相似算子基于轨迹预测增益评估动态时空关联。高层因果先验自顶向下传播以微调低层关联，联合优化各层参数后输出最终分层语义因果图。本发明实现了深层语义提取与因果可解释推理，可应用于面向多智能体协同的场景解释、机器人任务规划、自动驾驶及医学事件因果分析等领域。
附图 1