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本发明提供一种AI平台下个性化语义理解学习方法、介质及系统，属于语义理解技术领域，本发明的技术方案包括构建记录用户问答习惯和个人术语的个性化语义档案并设置双重时间衰减值，基于注意力机制建立语义理解优化模型融合个性化特征向量与输入语义向量，设计采用二分图最大匹配和匈牙利算法的概念漂移检测算法实时监测语义习惯变化，建立基于变动滑动窗口的增量学习机制计算语义差异矩阵，应用基于高斯核的遗忘函数根据时间距离和使用频率调整历史语义特征权重，构建强化学习反馈模块收集用户满意度评价生成奖励信号优化模型参数，执行自我迭代优化过程定期更新语义档案和模型实现持续适应用户个性化语义需求。

本发明提供一种AI平台下用户信息提取方法，属于AI平台数字数据处理技术领域，本发明通过采用多模态数据标准化技术对用户交互数据进行预处理，建立神经共指消解模型处理多轮对话中的代词和省略成分，构建基于记忆网络的三层对话状态跟踪机制，运用图结构建模技术构建实体关系网络并通过最短路径算法计算关联强度，采用共指消解优化模型动态调整指代消解策略，建立强化学习框架优化消解策略，设计指代综合度评估函数并根据不同复杂度范围采用相应权重调节函数，建立反馈机制持续优化模型性能，解决了现有技术中AI平台多轮对话场景下复杂指代关系消解准确率低且动态适应性不足的技术问题。