逆向物流运营商常需在资产状态未完全观测前决定检查深度和回收路径，而完整检查会占用稀缺的人力。语义信号辅助决策支持（Semantic Signal‑Assisted Decision Support）将退货备注转化为`condition factor`和`signal‑quality score`，在共享劳动力约束下指导检查深度与回收分配。
我们在信息技术退役、航空维修和消费电子三类合成基准场景中进行评估。每个场景使用 30 组配对仿真种子，对比关键词实现与带噪声的全检查结构特征基线。结果显示，关键词实现相较基线提升了净回收价值，并在所有场景下降低了检查成本。即使是完全跳过检查的风险盲比较器在纯经济目标下仍能取得更高价值。
在检查成本相同的前提下，得分引导的目标分配在航空场景每批额外贡献 53.9 千美元，而在其他两种配置中经济效应有限；基于短语和大语言模型的抽取器在航空场景进一步提升收益。
这些实验表明，利用退货叙述证据可以在做出回收决策前有效分配检查资源。
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