福建省君諾科技成果轉化服務有限公司張林長水獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉福建省君諾科技成果轉化服務有限公司申請的專利一種基于機器學習的客戶咨詢問題處理方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權,本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN119990335B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉:該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為:202510465879.5,技術領域涉及:G06N5/04;該發(fā)明授權一種基于機器學習的客戶咨詢問題處理方法及系統(tǒng)是由張林長水;劉友武;賈鶴鳴;池承君;陳琉鋒設計研發(fā)完成,并于2025-04-15向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于機器學習的客戶咨詢問題處理方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了:本發(fā)明涉及機器學習領域,揭露了一種基于機器學習的客戶咨詢問題處理方法及系統(tǒng),所述方法包括:獲取客戶的咨詢問題;利用神經網絡語義匹配平臺對咨詢問題進行識別,得到咨詢問題的問題詞匯表;根據問題詞匯表對咨詢數據庫進行檢索:當檢索成功時,獲得咨詢問題的答案文本;當檢索失敗時,實時生成咨詢問題的答案文本;獲取客戶對答案文本的評價;基于神經網絡語義匹配平臺和評價,得到答案文本的答案詞匯表;基于答案詞匯表和問題詞匯表對語言處理模型進行再訓練,得到更新后的語言處理模型,并回傳至咨詢數據庫;獲取用戶的實時問題,返回步驟S2,以得到實時問題的實時答案。本發(fā)明可以提高咨詢問題實時處理效率以及答案質量。
本發(fā)明授權一種基于機器學習的客戶咨詢問題處理方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了:1.一種基于機器學習的客戶咨詢問題處理方法,其特征在于,所述方法包括: S1、獲取客戶的咨詢問題; S2、對所述咨詢問題進行文本拆解,得到所述咨詢問題的問題文本; 對所述問題文本進行文字向量化處理,得到所述問題文本的問題向量; 基于神經網絡語義匹配平臺對所述問題向量進行語義排列,得到所述咨詢問題的問題詞匯表; S3、根據所述問題詞匯表對咨詢數據庫進行檢索: S31、當檢索成功時,獲得所述咨詢問題的答案文本; S32、當檢索失敗時,基于所述問題詞匯表和語言處理模型,實時生成所述咨詢問題的答案文本; S4、獲取所述客戶對所述答案文本的評價; S5、基于所述神經網絡語義匹配平臺中的BERT算法和所述評價對所述答案文本拆分,得到所述答案文本的答案向量,其中,BERT算法為: 其中,Avv為所述答案文本的答案向量,Xdv為關于所述答案文本中文字的矩陣排列,為所述矩陣排列的轉置,Rv×v為答案向量的向量集,v為向量維度; 建立所述問題向量和所述答案向量的關聯(lián)關系,根據所述關聯(lián)關系生成所述答案文本的答案詞匯表; S6、對所述答案詞匯表和所述問題詞匯表分別進行向量提取,以得到所述咨詢問題的問題向量和答案向量; 基于所述問題向量和所述答案向量對所述語言處理模型進行訓練,得到更新后的語言處理模型; 將所述更新后的語言處理模型、所述問題詞匯表和所述答案詞匯表回傳至所述咨詢數據庫; S7、獲取用戶的實時問題,返回步驟S2,以得到所述實時問題的實時答案。
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