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龙图腾网获悉深圳市通微科技有限公司申请的专利一种适用于通用电气设备AI智能训练应答系统及方法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：CN118446291B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202410244014.1，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种适用于通用电气设备AI智能训练应答系统及方法是由李秋谨;谌祖龙;吴佛远;贺国安设计研发完成，并于2024-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于通用电气设备AI智能训练应答系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种适用于通用电气设备AI智能训练应答系统及方法，属于智能应答技术领域。所述适用于通用电气设备AI智能训练应答方法包括：构建智能算法库；实时采集并获取用户的指令文本；利用所述智能算法库对所述用户的指令文本进行识别判断和应答识别，并将所述应答识别对应的识别判断结果进行输出；根据所述识别判断结果的不同输出形式确定结果输出方式，并按照所述结果输出方式将所述识别判断结果输入至被控设备；根据所述被控设备根据识别判断结果的结果输出方式进行执行操作。所述系统包括与所述方法步骤对应的模块。

本发明授权一种适用于通用电气设备AI智能训练应答系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于通用电气设备AI智能训练应答方法，其特征在于，所述适用于通用电气设备AI智能训练应答方法包括： 构建智能算法库； 实时采集并获取用户的指令文本； 利用所述智能算法库对所述用户的指令文本进行识别判断和应答识别，并将所述应答识别对应的识别判断结果进行输出； 根据所述识别判断结果的不同输出形式确定结果输出方式，并按照所述结果输出方式将所述识别判断结果输入至被控设备； 根据所述被控设备根据识别判断结果的结果输出方式进行执行操作； 其中，构建智能算法库，包括： 构建智能算法库的架构；其中，所述智能算法库中至少包括两种表格，并且，一种表格为参数列表，另一种表格为响应内容列表； 在所述智能算法库中建立与所述用户的行业公司产品特点对应的训练参数以及对应的响应方式； 对所述智能算法库进行智能训练，获取完成智能训练的智能算法库； 其中，所述响应方式包括一级响应和二级响应，并且，所述一级响应为无参数信息的超简对话响应，所述二级响应为带有参数的对话响应； 其中，所述二级响应对应的应答识别方式包括： 接收所述用户的指令文本对应的文字内容； 从所述指令文本对应的文字内容进行词语拆分，获取与所述文字内容对应的多个拆分词； 将所述多个拆分词与参数列表中的每个词条项依次进行比对，获取所述参数列表中包含所述拆分词最多的词条项，作为目标词条项； 搜索与所述目标词条项对应的回复策略，获取与所述目标词条项对应参数行，以及所述参数行所包含的第一回复指令参数、第二回复指令参数和第三回复指令参数； 将第一所述回复指令参数进行拆分，获取所述回复指令参数对应的第一参数部分、第二参数部分和第三参数部分；其中，所述第一参数部分包含应答回复内容主体框架文字和位置参数；所述第二参数部分包括分隔符、参数个数和调取参数对应的标号，并且，所述第二参数部分用于从第二回复指令参数中进行参数调取；第三参数部分包含数字，并且，所述第三参数部分所包含数字表示第二参数部分的关键参数位置，同时，所述关键参数位置用于从所述第三回复指令参数中调取关键的答复词语； 利用所述第一参数部分、第二参数部分和第三参数部分结合参数列表中存储的文字内容获取与所述用户的指令文本对应的应答识别结果； 同时，所述利用所述第一参数部分、第二参数部分和第三参数部分结合参数列表中存储的文字内容获取与所述用户的指令文本对应的应答识别结果，包括： 调取所述第一参数部分包含应答回复内容主体框架文字，并对所述位置参数进行识别，从所述第二回复指令参数中调取与所述位置参数对应的词语，并将与所述位置参数对应的词语补充至所述应答回复内容主体框架文字，并替换原位置参数所对应的位置，形成初始短句语； 将所述第二回复指令参数中的第一部分文字与所述第三回复指令参数的第一部分进行比对，确定数组对应词所对应的属性，根据所述数组对应词所对应的属性在所述第三回复指令参数调取与所述属性相同的目标词语，并将所述目标词语与初始短句语合并生成所述用户的指令文本对应的应答识别结果。

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