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龙图腾网获悉长沙力拓电子科技有限公司申请的专利一种电力客户服务实时辅助与工单联动的方法和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：CN121146780B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511698709.8，技术领域涉及：G06Q30/015；该发明授权一种电力客户服务实时辅助与工单联动的方法和系统是由彭将楼;范建军设计研发完成，并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力客户服务实时辅助与工单联动的方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电力客户服务实时辅助与工单联动的方法和系统，该方法包括：实时采集来电通话的语音数据并进行实时转译生成转译文本，同步提取语音情绪特征；对转译文本进行语义识别以提取业务诉求，结合转译文本和语音情绪特征通过多维度风险预警算法进行风险分析并输出风险等级；基于转译文本和风险等级自动判定并标注客户类型与风险标签；根据业务诉求、客户类型和风险标签自动生成并填充工单，将工单与转译文本及语音数据进行关联。本发明通过语音实时转译与风险预警的深度融合，解决了现有技术中转译延迟高、风险预警覆盖不全及系统协同效率低下的问题，实现了全流程自动化闭环管理，显著提升了服务效率、风险管控能力和客户满意度。

本发明授权一种电力客户服务实时辅助与工单联动的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种电力客户服务实时辅助与工单联动的方法，其特征在于：包括： 实时采集来电通话的语音数据，对所述语音数据进行实时转译以生成转译文本，并同步提取语音情绪特征；包括：采用端到端增量转录模型，将语音数据按预设帧长分割，采用INT8量化技术压缩模型后对每帧语音数据独立转译，流式输出转译文本；同步从所述语音数据中提取多种声学特征，对所述声学特征进行标准化处理后与所述转译文本按时间戳进行关联存储；其中，所述声学特征包括语速、音量、基频以及停顿时长； 对转译文本进行语义识别以提取业务诉求，结合所述转译文本和语音情绪特征，通过多维度风险预警算法进行风险分析，并输出风险等级；包括：采用基于深度学习的语义识别模型，结合电力领域知识库从转译文本中提取业务诉求；构建融合规则引擎与深度学习模型的风险预警算法，对转译文本进行关键词与语义规则匹配，并融合转译文本的语义向量与所述语音情绪特征进行深度学习分析；综合规则匹配结果与深度学习分析得出的风险概率，确定最终的风险等级； 所述基于深度学习的语义识别模型为BERT-BiLSTM-CRF模型；所述BERT-BiLSTM-CRF模型由BERT层、BiLSTM层以及CRF层依次连接构成，其中： 所述BERT层为预训练语言模型层，用于将转译文本转换为固定维度的词向量后，通过预训练的Transformer编码器提取转译文本的深层语义特征，且采用电力专属语料库对该预训练语言模型层进行微调，强化电力专业术语的语义理解能力； 所述BiLSTM层为双向长短期记忆网络层，用于接收BERT层输出的深层语义特征，通过前向LSTM单元捕捉转译文本中从左至右的序列依赖关系，通过后向LSTM单元捕捉转译文本中从右至左的序列依赖关系，融合双向序列依赖特征后输出文本序列的上下文关联特征； 所述CRF层为条件随机场层，用于接收BiLSTM层输出的上下文关联特征及预设的电力业务诉求标签转移概率矩阵，通过计算序列标签的全局最优路径，输出与转译文本对应的电力业务诉求实体标签序列，完成电力业务诉求的提取； 基于所述转译文本和风险等级，自动判定并标注客户类型与风险标签； 根据所述业务诉求、客户类型和风险标签，自动生成并填充工单，将工单与所述转译文本以及语音数据进行关联。

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