摘要
本发明提供了一种基于多阶段认知模式的智能交互系统及方法,包括:多模态数据采集模块,用于通过多模态传感器采集用户交互数据,包括语言输入、非语言行为、界面操作数据、表情和眼动轨迹等数据;认知特征分析模块,用于调用深度学习模型对所述交互数据进行特征提取。本发明通过多模态传感器融合语言、行为、交互、生理等数据,并利用深度学习模型生成认知驱动向量,有效捕捉用户实时认知状态,进而结合贝叶斯推理构建认知阶段概率分布,克服了现有技术中只能静态判断认知水平、难以实时更新的问题,显著提升了用户状态感知的精度与时效性,实现了认知阶段的动态精准识别与连续建模。