一种基于信息几何和黎曼流形的智能查询语义理解方法

本发明提供一种基于信息几何和黎曼流形的智能查询语义理解方法，通过构建基于黎曼度量的查询语义空间，利用Fisher信息矩阵提取查询几何特征，结合Wasserstein距离约束和测地线优化实现查询意图的精确识别。该方法建立了自适应优化机制，采用并行化计算策略，实现了多模态特征融合和鲁棒性增强。实验表明，相比现有技术，本发明的查询理解准确率、处理时延、语义表示压缩率均有较好的提升与改善，显著提升了复杂查询场景下的语义理解性能。本发明可广泛应用于搜索引擎、智能问答、知识图谱等领域，具有重要的实用价值。