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龙图腾网获悉西安星讯智能通信科技有限公司申请的专利一种自然语言交互智能客服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：CN120893583B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511368264.7，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种自然语言交互智能客服系统是由冯兴龙;卢宇森;祖瑾伟;丁冉;赵兴虎;杨恩磊;李渊;张亚飞;付朋伟;冯朝阳设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自然语言交互智能客服系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自然语言交互智能客服系统，涉及智能交互技术领域；该系统包括：规范模块，用于从智能客服系统的数据库中采集原始数据，并对原始数据进行文本规范化处理得到标准数据，其中，原始数据包括文本数据、语音数据和图像数据；词向量模块，用于将标准数据通过词嵌入法转换成词向量；其技术要点为：能够更准确地根据句意对句子的关系进行分类，使用Softmax函数输出概率分布，不仅给出了最终的分类结果，还提供了每个类别的概率，使得模型的预测结果更具可解释性和可靠性，交叉熵损失函数与Softmax组合为模型提供了非常清晰、高效的优化方向，能够直接最大化正确类别的对数概率，梯度明确，收敛速度快。

本发明授权一种自然语言交互智能客服系统在权利要求书中公布了：1.一种自然语言交互智能客服系统，其特征在于，该系统包括： 规范模块1，用于从智能客服系统的数据库中采集原始数据，并对原始数据进行文本规范化处理得到标准数据，其中，原始数据包括文本数据、语音数据和图像数据； 词向量模块2，用于将标准数据通过词嵌入法转换成词向量，基于原始数据将词向量整合成意义矩阵，对意义矩阵进行残差卷积运算得到残差卷积矩阵； 多头注意模块3，用于构建多头注意力模型，并将残差卷积矩阵通过多头注意力模型计算得到多头输出矩阵； 问答检测模块4，用于根据多头输出矩阵构建问答自注意力模型，并通过问答自注意力模型对多头输出矩阵中的问题矩阵和回答矩阵进行相似度差量检测，根据检测结果得到正确回答集； 情感识别模块5，用于将问题矩阵进行多次池化操作，并通过深度卷积神经网络法生成特征提取参数，根据特征提取参数对问题矩阵进行特征提取，再通过全连接层和softmax函数确定问题矩阵的情感并得到情感问题矩阵； 情感回答模块6，用于将正确回答集作为输入通过多次池化操作、全连接层和softmax函数得到由多个情感回答矩阵构成的情感回答集； 语言交互模块7，用于计算情感问题矩阵和情感回答集的混合特征值，并基于混合特征值得到融合向量，将融合向量输入初步构建的分类神经网络模型中得到类别概率值，基于类别概率值计算出的损失值S得到优化后的自然语言交互系统； 所述语言交互模块7包括： 句意编码模块701，用于将情感问题矩阵和情感回答集按照用户交互的问答语句的顺序构成待编码矩阵，通过LSTM编码器对待编码矩阵进行词义编码得到句意编码矩阵； 混合特征模块702，用于提取句意编码矩阵中向量的最大值作为第一特征值，将情感问题矩阵和情感回答集输入到多头注意力模型中得到多维特征值，将第一特征值和多维特征值进行拼接得到混合特征值； 融合模块703，用于在多个混合特征值中任取两个作为第一特征值和第二特征值，将第一特征值和第二特征值做逐一元素的减法后得到其绝对值，在将第一特征值和第二特征值做逐一元素的乘法得到逐乘值，将第一特征值、第二特征值、绝对值和逐乘值进行拼接得到融合向量； 类别模块704，用于构建一个含有前馈神经网络层、输出层和分类层的分类神经网络模型，将融合向量作为输入，通过前馈神经网络层、输出层和分类层得到类别概率值； 损失模块705，用于获取融合向量的实际类别z，计算用于衡量模型损失的损失值S； 模型优化模块706，用于设定损失值S的阈值，若损失值S大于等于阈值，则通过反向传播法和随机梯度下降优化器对模型进行优化，直到损失值S小于阈值，并得到自然语言交互系统。

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