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龙图腾网获悉广东烟草梅州市有限公司申请的专利基于大模型的客户行为语义自回归分析方法、设备及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：CN121350229B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511904088.4，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权基于大模型的客户行为语义自回归分析方法、设备及介质是由钟园芳;刘文君;黄黎明;黄佳鑫;罗翔;陈颖弼设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的客户行为语义自回归分析方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大模型的客户行为语义自回归分析方法、设备及介质。方法包括以下步骤：收集多维度销售数据；对多维度销售数据进行行为语料统一处理，得到统一行为语料张量；使用大语言模型对统一行为语料张量进行语义分析，得到多维度语义特征张量；使用大语言模型对多维度语义特征张量进行自回归分析，生成个性化营销内容；收集个性化营销内容的营销反馈，对大语言模型进行自适应优化。本发明融合大语言模型的深度语义建模、自回归生成与闭环反馈机制于一体，能够实现对客户行为的智能洞察与个性化营销策略生成，提升营销决策的精准性、自动化和可持续优化能力。

本发明授权基于大模型的客户行为语义自回归分析方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的客户行为语义自回归分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 收集多维度销售数据； 对所述多维度销售数据进行行为语料统一处理，得到统一行为语料张量； 使用大语言模型对所述统一行为语料张量进行语义分析，得到多维度语义特征张量； 使用大语言模型对所述多维度语义特征张量进行自回归分析，生成个性化营销内容； 收集所述个性化营销内容的营销反馈，对大语言模型进行自适应优化； 其中，所述大语言模型的语义分析模块执行所述对所述统一行为语料张量进行语义分析的步骤，具体执行以下步骤： 基于烟草行业语料库将所述统一行为语料张量整合为结构语料文本； 使用分词器将所述结构语料文本切割为多个词汇，并对每个词汇添加位置编码和段落编码，得到输入表示；其中，所述位置编码用于指示每个令牌ID在所述结构语料文本中的位置，所述段落编码用于指示每个令牌ID在所述结构语料文本中的段落； 使用自注意力机制对所述输入表示进行语义特征解析，挖掘其中的显性特征与隐性特征，得到原始语义特征张量； 对所述原始语义特征张量进行特征分解，得到多个语义类型的特征向量； 对所述多个语义类型的特征向量进行特征重组，得到多维度语义特征张量； 所述大语言模型的内容生成模块执行所述对所述多维度语义特征张量进行自回归分析的步骤，具体执行以下步骤： 将所述多维度语义特征张量压缩为条件向量，将条件向量与预设的营销提示词进行拼接，得到条件输入序列；所述营销提示词用于提示营销文本的生成方向； 根据所述条件输入序列通过自回归分析逐词生成营销文本，得到原始文本序列； 对所述营销文本进行营销规则检查，得到符合营销要求的营销文本内容作为个性化营销内容；所述营销文本内容包括用户画像说明，产品推荐理由，产品促销语句和消息推送文案。

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