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龙图腾网获悉广州好用信息技术有限公司申请的专利一种机器人客服问题智能处理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：CN119293166B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202411334525.9，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种机器人客服问题智能处理方法及系统是由林海佳;李倩怡设计研发完成，并于2024-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器人客服问题智能处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种机器人客服问题智能处理方法及系统，方法包括：获取用户问题并对用户问题进行特征提取并整合；构建用户动态因果推理模型根据用户问题生成多层次问题解决策略；根据生成的多层次问题解决策略以及整合后的特征向量构建自适应应答策略生成模型生成最适应当前对应上下文的应答策略；执行应答策略并根据用户的反馈判断是否进行学习触发；通过用户反馈和历史用户反馈对自适应应答策略生成模型进行实时自适应学习与优化；分析历史用户反馈和经过多次优化后的自适应应答策略生成模型的模型参数的长期趋势，结合长期趋势进行全局优化，生成最终的应答策略。本发明能够在复杂的用户服务场景中表现出色。

本发明授权一种机器人客服问题智能处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种机器人客服问题智能处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、获取用户问题并对用户问题进行特征提取并整合，具体包括： S101、获取用户的完整输入对话，并对对话进行预处理，将预处理后的对话转换成文本表示，将文本中的每个单词被嵌入为语义特征，同时设计情感嵌入模型用于从输入的对话中提取情感特征，再设计上下文特征提取器捕捉用户在多轮对话中的上下文关系得到上下文特征； S102、根据语义特征、情感特征和上下文特征生成复杂度评分，并将语义特征、情感特征、上下文特征和复杂度评分生成综合特征向量； S2、根据整合后的特征向量构建用户动态因果推理模型根据用户问题生成多层次问题解决策略，具体包括： S201、构建动态因果推理模型，将综合特征向量作为输入，推理用户问题背后的因果依赖，对于每个特征，通过分析上下文特征和语义特征的依赖，建立因果函数； S202、根据用户问题的复杂程度将用户问题分为三个层次，包括：表面特征层、潜在原因层和根本原因层； S203、针对三个层次分别生成三种问题解决策略，包括：表面层次策略针对表面特征层的问题、潜在层次策略针对潜在原因层的问题和根本层次策略针对根本原因层的问题； S204、如果某个策略未能有效解决问题，则通过用户实时反馈信号来重新评估特征间的因果关系，并动态调整因果函数中因果依赖权重； S3、根据生成的多层次问题解决策略以及整合后的特征向量构建自适应应答策略生成模型生成最适应当前对应上下文的应答策略，包括： S301、构建自适应应答策略生成模型根据用户问题的层次及其对应综合特征向量生成不同层次的应答策略； S302、在应答策略中加入基于情感特征和问题复杂度的正则项约束应答策略的生成； S303、生成初始应答策略，并根据用户的实时反馈动态调整应答策略，得到调整后的应答策略； S304、将用户所涉及生成的多层次应答策略进行合并，生成最终的应答策略，并根据与用户互动的反馈实时更新自适应应答策略生成模型的模型参数； S4、执行应答策略并根据用户的反馈判断是否进行学习触发，包括： 执行最终的应答策略并监听用户的反馈，从用户的反馈中提取反馈信号，根据反馈信号判断是否触发进行学习： 若反馈信号显示应答效果差，则触发学习模块，更新应答模型； 若反馈信号表明应答效果好，则不触发学习； S5、通过用户反馈和历史用户反馈对自适应应答策略生成模型进行实时自适应学习与优化； S6、分析历史用户反馈和经过多次优化后的自适应应答策略生成模型的模型参数的长期趋势，结合长期趋势进行全局优化，优化最适应当前对应上下文的应答策略，生成最终的应答策略。

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