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龙图腾网获悉南通市志达通信息服务有限公司申请的专利基于对话场景的智能外呼知识图谱构建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：CN119597937B 。

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：202510153645.7，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于对话场景的智能外呼知识图谱构建方法及系统是由郭志设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对话场景的智能外呼知识图谱构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于对话场景的智能外呼知识图谱构建方法及系统，涉及语音知识图谱技术领域，本发明通过语音识别API将对话音频实时转为文本，并利用分词工具和句法分析构建句法树，识别词性和依赖关系。接着，将句法标注序列输入BERT模型进行实体识别，生成实体集合。建立规则集推理新关系，并使用图论算法计算实体影响力。最后，将依赖关系映射到实体集合中，根据实体的上下层级关系和影响力指数生成每个实体的层级指数，通过层级映射构建多层级知识图谱。

本发明授权基于对话场景的智能外呼知识图谱构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于对话场景的智能外呼知识图谱构建方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤1：通过语音识别API将对话音频实时转化为对话文本，通过分词工具将对话文本分解成词汇，并标注词汇的词性，生成对话文本的词性句法标注序列，基于标注词性的对话文本生成依赖关系集合，构建句法树； 步骤2：将对话文本的词性句法标注序列输入到BERT模型中，生成上下文嵌入向量，并对对话文本中标注的词汇进行实体识别，生成识别出的实体集合； 步骤3：构建规则集，将实体集合输入到规则集中推理出新关系，并基于图论算法生成每个实体的影响力； 步骤4：将对话文本中的依赖关系映射到实体集合中，生成实体集合的上下层级关系，基于实体集合的上下层次和实体的影响力大小生成每个实体的层级指数，并基于层级指数生成层级指数集合，构建层级映射，生成多层级知识图谱； 生成层级指数所依据的原理为： 其中，表示实体影响力的平均值，I表示实体的总数，mi表示第i个实体的层次，且mi∈[1,M]，M表示层次总数，表示对计算结果向上取整，Fi表示第i个实体的层级指数； 构建层级映射所依据的原理为： Nl＝{e,r|e∈el,r∈Rl} 其中，Nl表示层级指数为l的映射集合，l表示层级指数的取值，e表示从实体集合中选取的实体，r表示从依赖关系集合中选取的关系，El表示层级指数为l的实体集合，Rl表示层级指数为l的实体对应的依赖关系集合； 按照层级指数的不同将所有实体和依赖关系分配到不同层级中，在每个层级中创建一个子图，包含该层级所有的实体和依赖关系，按照层级指数的大小，由高到低将所有子图进行拼接，生成多层级图谱。

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