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龙图腾网获悉极简互联(北京)信息科技有限公司申请的专利一种基于大语言模型的实时语音流及文本对话交互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：CN119539076B 。

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：202411571740.0，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于大语言模型的实时语音流及文本对话交互系统是由李兆健;刘璐瑶;冯学波;杨璐源设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的实时语音流及文本对话交互系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的实时语音流及文本对话交互系统，涉及对话交互技术领域，解决了难以结合自身设计的语料库和大语言模型，使得生成的答案难以有针对性的对专业问题进行快速应答技术问题；通过对于在语料库中能够找到答案的问题，迅速返回预先定义的答案，从而减少响应时间。通过优先使用已有的知识库，可以减轻大语言模型的负担，提高系统整体处理效率。从语料库获取的信息通常是更为专业的数据，这能提高回答的准确性和可靠性。同时，结合用户标签提供更符合其需求或背景的信息，使得回复更加贴合用户期望。未能在语料库中找到答案时，能够调用大语言模型生成应答，增强了系统对复杂或新问题的适应能力。

本发明授权一种基于大语言模型的实时语音流及文本对话交互系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的实时语音流及文本对话交互系统，其特征在于，包括： 语音输入模块：用于接收客户端输入的语音或文本信息，将用户输入的语音转化为对应的文本信息； 时间序列分析模块：通过时间序列分析，对用户属性、用户静态日志和用户问题进行历史跟踪； 感知标记模块：通过NLP技术提取时间序列分析模块跟踪的用户属性、用户静态日志和用户问题的关键字段，根据用户属性、用户静态日志和用户问题的关键字段，设置用户标签； 回答生成模块：用于根据用户的用户标签，以及用户当前输入的用户问题数据，在语料库中查询答案，对于在语料库中找到答案的问题，根据语料库中的数据生成应答数据；对于未能在语料库中找到答案的问题，调用大语言模型生成应答数据； 置信度分析模块：用于通过深度学习模型保存当前对话中的上下文信息，并生成上下文信息的语义特征，并分析回答生成模块生成的回答的置信度，通过置信度阈值机制，输出满足置信度要求的应答； 输出模块：将最终生成的回答转化为自然语言，并进行合成以返回给用户； 其中，置信度分析模块的关键词生成单元通过深度学习模型中构建的LSTM层和Transformer层，分析生成的应答数据中的关键词向量，占关键词向量序列中每个问答的关键词向量的注意力权重，包括： 当前对话的上下文信息进行关键词提取，将关键词转化为向量表示； 构建LSTM层，输入为上下文信息的关键词向量，LSTM层通过其内部的记忆单元和门控机制，处理输入当前对话的关键词向量在上下文中出现的时间，生成关键词向量的时间序列，根据关键词向量的时间序列为每个关键词添加时间序列标签； LSTM层的输出为添加时间序列标签的关键词向量序列； 构建Transformer层，Transformer层的输入为LSTM层的输出，Transformer层通过Self-Attention自注意力机制分析关键词向量序列中，当前对话的最新生成的应答数据中的关键词向量，占关键词向量序列的注意力权重； Transformer层输出当前对话的最新生成的应答数据中的关键词向量，占关键词向量序列的注意力权重； Transformer层的输出输入到深度学习模型的全连接层，得到最新生成的应答数据中的关键词向量，占关键词向量序列中每个问答的关键词向量的注意力权重； 置信度分析模块的分析单元根据得到的注意力权重，分析回答生成模块生成的应答数据的置信度，包括： 根据添加时间序列标签的关键词向量序列，分析应答数据中的关键词向量与关键词向量序列的词向量之间的余弦相似度，计算应答数据中的关键词与关键词向量序列的词向量之间的语义匹配程度；其中，应答数据中的关键词与关键词向量序列的词向量之间的语义匹配程度的计算，通过关键词向量与关键词向量序列的词向量之间的余弦相似度的平均值得到； 根据得到的应答数据中的关键词与关键词向量序列的词向量之间的语义匹配程度和关键词生成单元生成的注意力权重，分析回答生成模块生成的应答数据的置信度；其中，分析回答生成模块生成的应答数据的置信度，通过应答数据中的关键词与关键词向量序列的词向量之间的语义匹配程度进行加权平均得到，权重根据关键词生成单元生成的注意力权重设置。

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