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龙图腾网获悉北京云行在线软件开发有限责任公司申请的专利一种网约车平台的司乘纠纷判别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：CN117272128B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310883865.6，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种网约车平台的司乘纠纷判别方法是由梁天新;田鹏飞设计研发完成，并于2023-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种网约车平台的司乘纠纷判别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种网约车平台的司乘纠纷判别方法，包括以下步骤：S1：对司乘人员的司乘通话语音，进行ASR语音转录，并按照说话的先后顺序进行整理；S2：对于通过语音转录得到的司乘语音序列文本，进行语意识别；S3：建立规则系统，对于司乘多标签的语义识别，进行规则处理，实现司乘纠纷初次责任判定；S4：建立补充系统，对司乘纠纷初次责任判定进行处理，得到司乘纠纷最终责任判定。本发明通过多个层次的子系统紧密的耦合，最终实现极高准确率的判责，在网约车平台的应用上实现了自动合理判责，节省较大的人力成本，提升了判别的准确率，提升了服务质量。

本发明授权一种网约车平台的司乘纠纷判别方法在权利要求书中公布了：1.一种网约车平台的司乘纠纷判别方法，包括以下步骤： S1：对司乘人员的司乘通话语音，进行ASR语音转录，并按照说话的先后顺序进行整理； S2：对于通过语音转录得到的司乘语音序列文本，进行语意识别；所述语意识别包括关键词模型、FBA模型、milvus相似度模型，通过对文本内容使用三种模型依次进行处理，获取对应的语意；所述关键词模型是通过判断司乘文本中是否包含能直接决定语意的词，若有直接给出一句话的意图； 所述FBA模型，包括以下步骤： S11：采用fastbert的预训练语言模型提取文本语义特征，同时采用滑动窗口对原始文档进行截断，处理长文本带来的难题； S12：将收集的多类意图的数据输入fastbert进行训练，每种类别至少输入200条样例； S13：通过加权融合模型将fastbert的每层Transformer后都去预测样本标签，如果在前面几层置信度就超过阈值，则不用计算后面层直接输出标签；较难预测的会在最后的第12层得到预测输出； 所述milvus相似度模型是将步骤S13的训练数据通过simbert进行编码，然后输入到milvus向量数据库中，实现将fastbert无法高置信度输出的语句送入到milvus中预测输出最相似的标签； S3：建立规则系统，对于司乘多标签的语义识别，进行规则处理，实现司乘纠纷初次责任判定；使用人工定制的纠纷规则来判断司乘对话中解析出的语言语意，确定纠纷发起方和纠纷责任方； S4：建立补充系统，对司乘纠纷初次责任判定进行处理，得到司乘纠纷最终责任判定， 网约车平台的司乘纠纷判别方法使用的模型通过fastAPI和K8s搭建线上web服务，并将接口程序嵌入其中，实现线上服务的web调用，通过UI端访问服务，并返回相关的纠纷类型和纠纷责任判定等级。

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