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龙图腾网获悉上海勃冉众创数字科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的对话训练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：CN120070123B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510536407.4，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权一种基于人工智能的对话训练方法及系统是由王伟;侯大波设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的对话训练方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种基于人工智能的对话训练方法及系统，包括：通过预设的员工能力评价模型对预获取的员工销售数据进行分析，得到员工销售等级；通过预设的客户意图识别模型对所述员工销售数据进行分析，构建客户类型图谱；结合所述员工销售等级和客户类型图谱，通过预设的对话生成模型，生成多个对话场景；通过分析每次对话练习过程员工的销售能力变化情况，利用预设的对话优化模型，对下一次对话场景的难度进行调节，以实现动态的对话训练；本申请根据员工销售等级和客户类型图谱生成对话场景，使对话练习更具针对性，动态调节对话场景的难度，使培训更具针对性和有效性，帮助员工快速掌握对话技巧。

本发明授权一种基于人工智能的对话训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的对话训练方法，其特征在于，包括： 通过预设的员工能力评价模型对预获取的员工销售数据进行分析，得到员工销售等级； 通过预设的客户意图识别模型对所述员工销售数据进行分析，构建客户类型图谱； 结合所述员工销售等级和客户类型图谱，通过预设的对话生成模型，生成多个对话场景，其中，所述多个对话场景对应不同客户类型进行生成； 在一次对话练习过程结束后，通过预设的意图分析模型对上一次对话过程中员工销售意图和客户意图进行分析，构建员工销售意图网络和客户意图网络，其中，所述员工销售意图网络中员工意图为节点，在节点之间建立有向边指向转变意图，所述客户意图网络中客户意图为节点，在节点之间建立有向边指向转变意图； 通过预设的分层匹配模型，对所述员工销售意图网络和客户意图网络的进行分层匹配，得到匹配度值，其中，所述分层匹配包括粗粒度匹配、细粒度匹配和动态权重分配； 根据所述匹配度值与预设匹配度阈值之间的关系，通过预设的对话优化模型，对下一次对话场景的难度进行调节，以实现动态对话训练； 所述通过预设的分层匹配模型，对所述员工销售意图网络和客户意图网络的进行分层匹配，得到匹配度值，包括： 对员工销售意图网络和客户意图网络的粗粒度匹配程度进行分析，得到粗粒度匹配度值； 对员工销售意图网络和客户意图网络的细粒度匹配程度进行分析，得到细粒度匹配度值； 根据预设业务目标，通过预设的分层匹配模型对粗粒度匹配度值和细粒度匹配度值进行权重分配，得到对应权重； 将所述粗粒度匹配度值和细粒度匹配度值与对应权重进行加权计算，得到匹配度值； 所述对员工销售意图网络和客户意图网络的粗粒度匹配程度进行分析，得到粗粒度匹配度值，包括： 分别统计员工销售意图网络和客户意图网络中各类意图的出现次数； 根据员工销售意图网络和客户意图网络中各类意图之间的对应关系结合所述出现次数，计算第一匹配比例； 通过预设的第一动态权重分配模型分析各类意图的重要性，为各类意图分配相应的权重； 结合所述第一匹配比例和对应的权重进行加权计算，得到粗粒度匹配度值； 所述对员工销售意图网络和客户意图网络的细粒度匹配程度进行分析，得到细粒度匹配度值，包括： 通过预设的意图划分模型，将员工销售意图网络和客户意图网络中每个意图进行划分，得到意图子类别； 根据员工销售意图网络和客户意图网络中每个意图子类别的出现次数，结合意图子类别之间的对应关系，计算第二匹配比例； 通过预设的第二动态权重分配模型为每个意图子类别分配相应的权重； 结合所述第二匹配比例和对应的权重进行加权计算，得到细粒度匹配度值。

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