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龙图腾网获悉中国平安人寿保险股份有限公司申请的专利客户异议挖掘方法和装置、电子设备及存储介质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：CN116701603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202310835586.2，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权客户异议挖掘方法和装置、电子设备及存储介质是由孙泽烨;马龙设计研发完成，并于2023-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本客户异议挖掘方法和装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种客户异议挖掘方法和装置、电子设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取通话文本，通话文本包括已知异议文本和未知异议文本；将已知异议文本输入至预训练模型；基于通话文本对预训练模型进行模型微调，计算每个通话文本的向量化表示，得到向量化文本；对向量化文本进行聚类，将相似语义的向量化文本归类为相同类别，得到聚类结果；对聚类结果进行筛选，得到新增的客户异议。基于此，本申请实施例能够自动挖掘新增的客户异议，解决目前人工挖掘中存在人力成本高、覆盖面较小和实时性低的问题。

本发明授权客户异议挖掘方法和装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种客户异议挖掘方法，其特征在于，所述方法包括： 获取通话文本，所述通话文本包括已知异议文本和未知异议文本； 将所述已知异议文本输入至预训练模型； 对所述通话文本的数据进行数据增强，得到已知异议文本的增强数据和未知异议文本的增强数据； 根据所述已知异议文本的增强数据和所述未知异议文本的增强数据确定半监督对比损失、监督损失和正则项； 根据所述半监督对比损失、所述监督损失和所述正则项确定模型微调的训练目标； 基于所述模型微调的训练目标对所述预训练模型进行模型微调，计算每个所述未知异议文本的向量化表示，得到向量化文本；其中，所述预训练模型包括基于BERT的文本编码器、线性层和softmax层，模型微调的结构与预训练阶段相同，所述文本编码器的参数保持一致，所述线性层的参数有所调整，所述线性层的矩阵的维度为d×m+n，d为向量维度，n为所述已知异议文本的文本数量，m为所述未知异议文本的文本数量； 对向量化文本进行聚类，将相似语义的所述向量化文本归类为相同类别，得到聚类结果，包括：根据所述未知异议文本的句向量聚类得到相似文本，采用KMeans聚类算法将相似文本划分为相同类别，得到分类类别，计算每个所述分类类别内数据的轮廓系数，对每个所述分类类别内的数据按照轮廓系数由高到低排列，生成类别描述，在所述分类类别的轮廓系数低于预设轮廓系数阈值的情况下，确定所述分类类别为低质类别，将所述低质类别筛除，得到聚类结果； 对所述聚类结果进行筛选，得到新增的客户异议。

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中国平安人寿保险股份有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区福田街道益田路5033号平安金融中心14、15、16、37、41、44、45、46、54、58、59层；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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