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龙图腾网获悉杭州一知智能科技有限公司申请的专利一种基于大模型的会话分析方法和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：CN119884371B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411968395.4，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种基于大模型的会话分析方法和系统是由张哲宇;姜兴华;王海涛设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的会话分析方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于大模型的会话分析方法和系统，属于人工智能技术领域。给定业务场景下的对话文本和目标关注点；将部分对话文本、对应的目标关注点和提示词输入大模型，输出该轮对话在目标关注点下的具体类别的结果描述，标准化每一轮对话文本的标签；结合带标签对话文本和无标签对话文本对预训练编码器进行两个阶段训练；将待分析的一组对话文本、对应的目标关注点和提示词输入大模型，根据大模型输出的结果描述剔除不含目标关注点的对话文本，其余对话文本利用训练后的编码器提取特征并初始聚类，根据初始聚类结果执行簇合并和离群点识别，优化聚类结果，生成包含目标关注点的会话分析报告。本发明提升了会话分析聚类效果。

本发明授权一种基于大模型的会话分析方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的会话分析方法，其特征在于，包括： 给定业务场景下的对话文本和目标关注点； 将部分对话文本、对应的目标关注点和提示词输入大模型，由大模型分析每一轮对话的要点，输出该轮对话在目标关注点下的具体类别的结果描述；根据结果描述标准化每一轮对话文本的标签，得到部分带标签对话文本； 结合带标签对话文本和无标签对话文本对预训练编码器进行两个阶段训练，在第一阶段训练中，对带标签对话文本和无标签对话文本进行数据增强，计算带标签对话文本的交叉熵损失，以及计算全部对话文本的自对比学习损失；在第二阶段训练中，每个训练迭代的开始先计算自对比学习损失，再对所有对话文本聚类以生成无标签对话文本的伪标签，最后混合有标签对话文本和伪标签对话文本计算交叉熵损失； 将待分析的一组对话文本、对应的目标关注点和提示词输入大模型，根据大模型输出的结果描述剔除不含目标关注点的对话文本，其余对话文本利用训练后的编码器提取特征并初始聚类，根据初始聚类结果执行簇合并和离群点识别，优化聚类结果，生成包含目标关注点的会话分析报告。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州一知智能科技有限公司，其通讯地址为：311200 浙江省杭州市萧山区启迪路198号杭州湾信息港F座7楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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