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龙图腾网获悉上海浩宜信息科技有限公司申请的专利基于语义动态加权的认知状态评估与干预方法、系统、电子设备及存储介质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：CN121809487B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610274639.1，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权基于语义动态加权的认知状态评估与干预方法、系统、电子设备及存储介质是由任佩施;胡立平;李静;高建设计研发完成，并于2026-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义动态加权的认知状态评估与干预方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于语义动态加权的认知状态评估与干预方法、系统、电子设备及存储介质。该方法包括：建立个性化基线数据；持续采集行为数据并实时存储至环形缓冲区；当识别到交互中的语义标签时，从环形缓冲区回溯提取与语义标签时间对齐的行为数据段；对行为数据段提取行为特征；根据语义标签，从预设的权重映射表中查找特征权重，并对行为特征进行加权计算，得到动态加权特征指标；基于分类模型，根据动态加权特征指标得到认知状态分类结果，并计算贡献度以确定主要归因特征；最后，基于语义标签和主要归因特征，从策略库中匹配并执行干预策略。本申请实现了对认知状态的精准归因、可靠评估与精准干预。

本发明授权基于语义动态加权的认知状态评估与干预方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于语义动态加权的认知状态评估与干预方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：在交互过程的初始阶段，采集用户的初始行为数据，并根据所述初始行为数据建立个性化基线数据；所述初始行为数据包括第一初始模态数据流和第二初始模态数据流，所述个性化基线数据包括基于所述第一初始模态数据流计算并存储的第一基线特征值，以及基于所述第二初始模态数据流计算并存储的第二基线特征值； S2：在所述交互过程的初始阶段之后，持续采集用户的行为数据，将所述行为数据及所述行为数据对应的时间戳实时存储至环形缓冲区，形成行为数据流；所述行为数据包括第一模态数据流和第二模态数据流，所述环形缓冲区存储所述第一模态数据流及所述第一模态数据流的时间戳、所述第二模态数据流及所述第二模态数据流的时间戳； S3：识别到所述交互过程中的语义标签时，对所述第二模态数据流进行解析，获得所述语义标签及所述语义标签对应的时间区间；基于所述时间区间，从所述环形缓冲区中回溯查询提取与所述语义标签时间对齐的第一模态数据段和第二模态数据段；对所述第一模态数据段进行特征提取，获得第一模态特征序列，将所述第一模态特征序列与所述第一基线特征值进行比较并归一化得到第一模态行为特征；对所述第二模态数据段进行特征提取，获得第二模态特征序列，将所述第二模态特征序列与所述第二基线特征值进行比较并归一化得到第二模态行为特征； S4：根据所述语义标签，从预设的语义-特征权重映射表中分别获取与所述第一模态行为特征对应的第一特征权重、与所述第二模态行为特征对应的第二特征权重；使用所述第一特征权重对所述第一模态行为特征进行乘法的加权计算，得到第一动态加权特征指标；使用所述第二特征权重对所述第二模态行为特征进行乘法的加权计算，得到第二动态加权特征指标； S5：基于预设的认知状态分类模型，根据所述动态加权特征指标得到认知状态的分类结果，计算各所述动态加权特征指标对所述分类结果的贡献度，以确定主要归因特征； S6：基于所述语义标签和所述主要归因特征，从预设的策略库中匹配并执行相应的干预策略。

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