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龙图腾网获悉创域智能(常熟)网联科技有限公司申请的专利基于远程数字化服务的AI智能客服应答方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119719319B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510244571.8，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于远程数字化服务的AI智能客服应答方法及系统是由高春亚;杨建国设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于远程数字化服务的AI智能客服应答方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于远程数字化服务的AI智能客服应答方法及系统，首先接收用户通过远程会话终端输入的会话请求数据流，提取包含语法结构、情感倾向及上下文依赖特征的动态语义特征序列；再将其输入基于历史会话数据多维度语义关系训练的意图识别模型，输出意图类别标签和置信度；接着依据标签和置信度从预设对话流程库匹配目标对话流节点；然后基于节点应答逻辑规则生成动态应答内容并返回响应数据流；最后采集用户反馈行为数据，根据交互有效性指标更新意图识别模型关联权重，优化其对同类会话请求的语义映射精度，能实现更精准、智能且自适应的客服应答。

本发明授权基于远程数字化服务的AI智能客服应答方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于远程数字化服务的AI智能客服应答方法，其特征在于，所述方法包括： 接收用户通过远程会话终端输入的会话请求数据流，提取所述会话请求数据流中的动态语义特征序列，所述动态语义特征序列包括用户输入文本的语法结构特征、情感倾向特征及上下文依赖特征； 将所述动态语义特征序列输入预训练的意图识别模型中，输出用户意图类别标签及对应的意图置信度，所述意图识别模型基于历史会话数据中的多维度语义关系训练生成，用于映射语义特征与预设意图类别之间的关联权重； 根据所述意图类别标签和意图置信度，从预设的对话流程库中匹配目标对话流节点，所述目标对话流节点包含与所述意图类别标签对应的应答逻辑规则及多轮对话跳转路径； 基于所述目标对话流节点中的应答逻辑规则，生成动态应答内容，并通过所述远程会话终端向用户返回包含所述动态应答内容的响应数据流； 采集用户对所述响应数据流的反馈行为数据，根据所述反馈行为数据中的交互有效性指标，更新所述意图识别模型中与所述意图类别标签对应的关联权重，优化所述意图识别模型对同类会话请求的语义映射精度； 所述意图识别模型的训练步骤，具体包括： 获取历史会话数据集，对所述历史会话数据集中的每一条会话记录进行语义切片处理，生成多个语义片段单元，每个语义片段单元包含至少一个完整语义意图的表达内容； 对每个语义片段单元进行特征增强处理，提取所述语义片段单元的上下文关联向量、语法依存树结构及情感极性值，生成多维语义特征矩阵； 将所述多维语义特征矩阵输入初始神经网络模型，通过反向传播算法调整所述初始神经网络模型的模型参数，使得所述初始神经网络模型输出的预测意图类别与人工标注的真实意图标签之间的损失函数值最小化； 在所述初始神经网络模型的输出层引入注意力权重分配机制，动态调整不同语义片段单元对最终意图类别判定的贡献度，生成所述意图识别模型； 通过对抗训练方式向所述意图识别模型注入噪声语义片段单元，提升所述意图识别模型对模糊语义及歧义表达的鲁棒性； 所述根据所述意图类别标签和意图置信度，从预设的对话流程库中匹配目标对话流节点的步骤，具体包括： 根据所述意图类别标签，从所述对话流程库中筛选候选对话流节点集合，所述候选对话流节点集合中的每个节点均包含至少一个与所述意图类别标签关联的应答逻辑分支； 对所述候选对话流节点集合中的每个节点进行优先级评分，所述优先级评分的依据包括历史会话中该节点的应答成功率、用户满意度指标及当前会话上下文的一致性程度； 根据所述意图置信度与所述优先级评分的加权求和结果，从所述候选对话流节点集合中选取评分最高的节点作为所述目标对话流节点； 若所述目标对话流节点包含多轮对话跳转路径，则根据当前会话的上下文依赖特征，动态调整所述跳转路径中后续节点的触发条件阈值； 当检测到用户会话请求中新增语义特征与当前目标对话流节点不匹配时，触发对话流回溯机制，重新执行所述根据所述意图类别标签和意图置信度，从预设的对话流程库中匹配目标对话流节点的步骤，以匹配新的目标对话流节点。

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