深度学习驱动的客服机器人多轮对话意图精准识别方法

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深度学习驱动的客服机器人多轮对话意图精准识别方法
申请号:CN202511567173
申请日期:2025-10-30
公开号:CN121037502A
公开日期:2025-11-28
类型:发明专利
摘要
本发明公开一种深度学习驱动的客服机器人多轮对话意图精准识别方法,包括接收外呼场景下用户语音信号并转换为文本数据,获取客服机器人的实时推理资源状态;构建上下文动态关联机制与情绪干扰量化模型,计算上下文关联度与情绪干扰系数,结合轻量化深度学习模型输出的基础意图识别概率,通过协同决策模块生成意图置信度;依据意图置信度与推理响应时延,确定最终意图识别结果;通过闭环反馈机制修正模型参数与决策权重;该方法解决现有外呼机器人多轮对话上下文断层、情绪干扰未量化及实时性与精度失衡问题,提升意图识别准确性与实时性,支撑高并发外呼场景应用。
技术关键词
客服机器人 精准识别方法 多轮对话 意图识别 情绪特征 闭环反馈机制 远程运维系统 语义特征提取 关键词 语音 深度学习模型 文本 时延 语义向量 工业互联网 偏差 决策 集成神经网络 配置控制单元
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电子病历生成方法 生成电子病历 语音识别模型 语音识别文本 样本
意图类别 元素 展示方法 界面 教育场景
多轮对话 意图识别模型 数据 可读存储介质 终端设备
大语言模型 设备运行信息 意图识别 场景 指令
情绪特征 人交互方法 多模态情绪 面部表情特征 高层次