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龙图腾网获悉吉奥时空信息技术股份有限公司申请的专利一种智能的政务热线群体性诉求分析、检测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：CN120373828B 。

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：202510477821.2，技术领域涉及：G06Q10/0633；该发明授权一种智能的政务热线群体性诉求分析、检测方法是由朱伟奇;李亚;陈豪;王智;黄梦柯;黄天祥;彭博骏;段春先;孙雪设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能的政务热线群体性诉求分析、检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种智能的政务热线群体性诉求分析、检测方法，该方法包括以下内容：定时拉取每日工单数据；对工单数据中的工单内容进行向量化编码；针对向量化工单数据使用DBSCAN聚类算法，得到分类簇；遍历分类簇，利用分类簇的地址特征、投诉特征，与未纳入任何簇的数据，再次使用DBSCAN聚类算法扩大分类簇，用于得到更精确的投诉量与投诉人数信息；通过大模型得到每个分类簇的投诉总结；将数据写入数据。本发明可以实现兼顾语义与空间信息的，群体性诉求检测，通过智能化的方式替代原有人工统计的冗余、重复的工作，可以有效帮助识别和整合相似诉求，从而提高处理效率，优化服务质量，快速、高效的提供每日的群体性事件列表。

本发明授权一种智能的政务热线群体性诉求分析、检测方法在权利要求书中公布了：1.一种智能的政务热线群体性诉求分析、检测方法，其特征在于，包括工单信息关键词提取和群众诉求检测两部分，所述工单信息关键词提取包括以下步骤： S1.1、定时拉取未分析的工单数据； S1.2、批量分析工单数据； S1.3、模型结果解析； S1.4、结果存储； 所述群众诉求检测包括以下步骤： S2.1、定时拉取当天的工单数据，分别从业务数据库拉取工单数据与从Elasticsearch拉取与工单关联的分析数据； S2.2、对工单数据中的工单内容进行向量化编码； S2.3、工单数据聚类； S2.4、对群诉事件总结，并将投诉量，投诉人数进行统计； S2.5、将群诉事件存入数据库； 在步骤S2.3中的工单数据聚类过程具体包括以下内容： S2.3.1、计算工单内容向量之间的余弦相似度； S2.3.2、计算工单地址向量之间的余弦相似度； S2.3.3、加权计算工单之间相似度，语义相似度占比0.5，空间相似度占比0.5，得到工单相似度，且取值范围为0-1，数值越大越相似； S2.3.4、利用1-工单相似度，转换得到工单相似距离，所述相似距离范围为0-1，数值越小距离越近； S2.3.5、运行dbscan算法，设置eps为0.05，num_samples为5； S2.3.6、得到向量化聚类计算的分类簇结果； S2.3.7、清洗未被标记的数据，过滤出特定分类数据； S2.3.8、关键词聚类，关键词分为对象类关键词和投诉缘由类关键词； S2.3.9、聚类结果的融合，将步骤2.3.6的聚类结果与2.3.8.3的结果列表融合，得到基础的群体投诉事件列表； S2.3.10、进行群诉列表数据扩充； 所述工单信息关键词提取过程中，通过拉取未分析的工单数据获取未分析工单的工单内容，工单详细地址；对工单数据进行批量分析的流程包括：输入工单内容，工单详细地址；构造大语言模型输入；批量调用glm4-9b-chat模型部署的接口，获取结果；所述模型结果解析过程包括根据输出的json格式文本字符串，解析其中的关键词，并将解析结果存入到Elasticsearch；在步骤S2.2中，利用开源text2vec-base-chinese模型进行向量化处理，该过程中首先将每个工单的内容和地址分别输入到模型中，通过BERT模型的输出层获取对应的向量表示，并作为文本的特征向量，用于后续的相似度计算、分类或者其他任务；通过向量化，工单内容和地址的语义信息得以保留并转换为计算机可以处理的数值格式。

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