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龙图腾网获悉上海博汽智能科技有限公司申请的专利一种基于大模型的车载用户意图识别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：CN120705304B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511164128.6，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权一种基于大模型的车载用户意图识别方法及系统是由潘宏毅设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的车载用户意图识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于大模型的车载用户意图识别方法及系统，涉及大语言模型：构建双塔检索模型DREM；构建包含车载控制功能的意图函数库；利用意图编码编码器对意图函数库中的各意图函数文本进行编码，得到意图向量集合并建立索引；利用查询编码编码器将用户查询文本编码为查询向量；基于混合检索策略获取与查询向量关联的意图函数；其中，混合检索策略通过语义相似度检索和关键词匹配检索；根据用户查询文本和得到的关联意图函数，构建提示模板；根据提示模板，利用大模型进行推理，得到车载用户意图识别结果；针对车载环境下ASR语音识别噪音导致用户意图识别准确率低，本申请提升系统对ASR识别错误的容错能力。

本发明授权一种基于大模型的车载用户意图识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的车载用户意图识别方法，其特征在于，包括： 构建双塔检索模型DREM，双塔检索模型DREM包括查询编码器和意图编码器，其中，查询编码器将车载用户查询文本编码为查询向量，意图编码器将意图函数文本编码为意图向量；其中，意图函数文本为意图函数的名称和对应的功能描述文本； 构建包含车载控制功能的意图函数库，意图函数库包含多个意图函数及对应的功能描述文本； 利用意图编码器对意图函数库中的各意图函数文本进行编码，得到意图向量集合并建立索引； 接收用户查询文本，利用查询编码器将用户查询文本编码为查询向量； 基于混合检索策略获取与查询向量关联的意图函数；其中，混合检索策略通过语义相似度检索和关键词匹配检索，计算查询向量与意图向量之间的关联度； 根据用户查询文本和得到的关联的意图函数，构建提示模板； 根据提示模板，利用大模型进行推理，得到车载用户意图识别结果； 根据正负样本对，采用对比学习损失函数训练双塔检索模型DREM，包括： 对于每个训练批次，从训练样本集中采样正样本对和负样本对； 通过查询编码器将正负样本对中的查询文本编码为查询向量； 通过意图编码器将正负样本对中的意图函数文本编码为意图向量； 构建损失函数L：，其中，λ为权重系数；表示对比学习损失函数，为对齐损失函数； 根据损失函数L，通过梯度下降算法迭代更新查询编码器和意图编码器的参数，直至损失函数收敛； 构建对比学习损失函数，使正样本对的相似度最大化，负样本对的相似度最小化： ，其中，q为查询向量，为正样本意图向量，为负样本意图向量，为温度系数，sim*为余弦相似度函数；其中，温度系数是对比学习中控制样本区分度的超参数，用于调节相似度分布锐度； 构建对齐损失函数，使同一查询文本的不同噪音文本变体的查询向量保持相似：；其中，和为同一查询文本的不同噪音文本变体，表示查询编码器；其中，表示查询的所有变体集合； 其中，构建正负样本对，包括： 根据原始训练数据集中的每个映射关系，将查询文本及对应的所有噪音文本变体作为查询集合； 将意图函数的原始文本及对应的所有口语化表达作为正意图集合； 将查询集合中的每个元素与正意图集合中的每个元素进行配对，形成正样本对； 从原始训练数据集中选择与当前查询文本不对应的意图函数，将获取的不对应意图函数及对应的口语化表达作为负意图集合； 将查询集合中的每个元素与负意图集合中的每个元素进行配对，形成负样本对； 将所有正样本对和负样本对组合，构建训练样本集。

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