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龙图腾网获悉科大国创云网科技有限公司申请的专利一种基于知识融合的客服多级意图识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：CN116303953B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202310211842.0，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于知识融合的客服多级意图识别方法是由李飞;赵廷芳;冯强中;范文斌;丁常坤;王颜颜;周源;程磊;冯影设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识融合的客服多级意图识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识融合的客服多级意图识别方法，属于自然语言的文本分类技术领域，包括以下步骤：S1：知识库构建；S2：知识融合；S3：多意图识别。本发明先对标准问句生成相似问句来增加同一类别标准问间的差异性；然后将知识库中的标准问作为特征融入用户输入问题中，组成联合特征向量一起输入到知识融合模型，提供一定的先验知识，弥补了用户语义模糊的情况；最后知识融合模型根据多级标签进行递进式学习，识别用户的多级意图。

本发明授权一种基于知识融合的客服多级意图识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识融合的客服多级意图识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：知识库构建 从语料库提取出标准问，根据标准问通过多组的Transformer进行数据扩增生成相似问，进而得到标准问知识库； S2：知识融合 在文本向量的基础上融入标准问知识库向量，即将知识库中的标准问作为特征融入用户输入问题中，然后组成联合特征向量一起输入到知识融合模型； S3：多意图识别 知识融合模型通过学习不同层类目和文本之间的关系，在预测时根据父类的预测结果来预测最终的子类，进行自顶向下的层次分类，通过聚合不同层的预测结果来得到最终的预测结果； 在所述步骤S2中，文本向量的获取及处理过程具体如下： S201：对于用户文本Q＝{q1,q2,…,qn}，其对应的层级标签结构为Y＝{y1,y2,…,yh}，其中，qn表示文本Q中的第n个句子，h表示标签的层级数量，yi表示第i层标签的集合； S202：用户文本通过嵌入层Embedding得到文本的词向量输入到Bi-GRU模型，通过Bi-GRU模型分别得到两个不同时刻的上下文表示： 其中，分别表示第i个不同方向下GRU得到的上下文表征，表示对不同方向下得到的上下文表征进行拼接，表示不同方向的上一次的隐层状态，concat·表示对两个向量进行拼接，与表示GRU模型内部结构不变，输入文本的方向不同。

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