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龙图腾网获悉北京云链金汇数字科技有限公司申请的专利基于多轮交互反馈的智能营销话术自适应生成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：CN120277274B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510771763.4，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于多轮交互反馈的智能营销话术自适应生成方法是由刘海;刘艾旸;王梓;王清华;李宁;房丽鹤;刘乃郡设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多轮交互反馈的智能营销话术自适应生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多轮交互反馈的智能营销话术自适应生成方法，涉及智能对话技术领域。包括有：S1：将CBSS操作日志、语音情感数据和金融征信数据进行特征融合，获取客户动态画像矩阵；S2：根据所述客户动态画像矩阵，获取初始对话状态，并通过构建的对话状态追踪器，获取当前对话的对话状态；S3：确定出所述当前对话的风险等级，对所述当前对话的对话状态进行更正；S4：根据更正后的当前对话的对话状态，获取合规话术候选集，并通过所述合规话术候选集和强化学习策略，确定出个性化营销话术。本发明解决了传统营销中数据割裂、意图漂移和规则僵化的问题，提升了个性化推荐效果与合规性。

本发明授权基于多轮交互反馈的智能营销话术自适应生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多轮交互反馈的智能营销话术自适应生成方法，其特征在于，包括有： S1：特征融合：通过时空注意力机制，将CBSS操作日志、语音情感数据和金融征信数据进行特征融合，获取客户动态画像矩阵； S2：获取对话状态：将所述客户动态画像矩阵和实时对话文本流进行结合，获取得到综合特征向量，并将所述综合特征向量作为构建的对话状态追踪器的输入，输出获取当前对话的对话状态，同时根据所述当前对话的对话状态，确定意图强度向量和组合强度，包括有步骤S2.1确定意图强度向量和步骤S2.2确定组合强度，； S3：对话状态更正：通过Shannon熵算法和意图识别子模型，确定出所述当前对话的风险等级，并根据所述风险等级，对所述当前对话的对话状态进行更正，包括有： S3.1：获取熵值和方差：根据所述当前对话的对话状态和Shannon熵算法，获取当前对话的熵值，同时通过多个意图识别子模型，获取所述当前对话的多个预测置信度，并根据多个所述预测置信度，确定出所述当前对话的方差； S3.2：获取风险等级：将所述当前对话的熵值与预设熵阈值进行比较，将所述当前对话的方差与预设方差阈值进行比较，并根据比较结果，确定出所述当前对话的风险等级； S3.3：风险处理：根据所述当前对话的风险等级，通过构建的对比学习框架，对所述对话状态追踪器进行修正，并通过修正后的所述对话状态追踪器，对所述当前对话的对话状态进行更正，具体为： 当所述风险等级为低风险时，则执行步骤S4； 当所述风险等级为中风险时，则根据用户价值系数和情绪修正系数，确定出最终衰减系数，同时根据当前轮次对话的意图强度和历史平均意图强度、当前轮次对话和冲突轮次对话之间的差值，确定出调整后的注意力权重，并根据所述最终衰减系数和最终注意力权重，确定出调整后的归一化处理后的意图强度； 同时根据所述调整后的归一化处理后的意图强度，对当前对话的归一化处理后的意图强度进行调整，并重复步骤S2.2-步骤S3.3，直至所述风险等级为低风险； 当所述风险等级为高风险时，则通过对比学习框架，将当前对话的样本特征与历史样本数据特征进行匹配，确定出相匹配的历史样本数据特征，并根据所述相匹配的历史样本数据特征，重新获取客户动态画像矩阵，并重复步骤S1-步骤S3.3，直至所述风险等级为低风险； S4：确定营销话术：根据更正后的当前对话的对话状态，通过条件生成对抗网络模型，获取合规话术候选集，并通过所述合规话术候选集和强化学习策略，确定出个性化营销话术。

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