| 序号 | 专利名 | 申请号 | 申请日 | 公开（公告）号 | 公开（公告）日 | 发明人 |
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| 921 | 一种人机对话方法、装置和系统 | CN201910955635.X | 2019-10-09 | CN110659360A | 2020-01-07 | 伊永飞; 吕贤文; 李登武; 陆骞; 王大伟; 秦晋 |
| 本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种人机对话方法、装置和系统。所述人机对话方法包括以下步骤：接收用户的输入信息；对所述输入信息进行处理以确定所述输入信息对应的意图信息；根据所述输入信息、所述意图信息以及预设的知识图谱生成回复信息，以进一步确定或者应答所述意图信息；输出所述回复信息。本发明提供的人机对话方法通过分析用户的会话意图，并根据分析结果结合预设的知识图谱生成相应的回复信息，从而对用户的会话意图进行进一步确定或者应答，通过这种方式，在多轮对话中也可以始终围绕用户的会话意图进行应答或者进一步澄清，可以解决现有人机对话无法准确理解用户意图的问题，提升了用户体验。 | ||||||
| 922 | 一种利用摄像头实现虚拟摄像头的方法 | CN201610161702.7 | 2016-03-18 | CN105812709A | 2016-07-27 | 娄海升 |
| 本发明公开了一种利用摄像头实现虚拟摄像头的方法，包括如下步骤：S1，多个摄像头从多个不同位置获取用户的面部影像集合，面部影像集合包括用户面部处于一个位置或多个不同位置时的多个面部影像；S2，处理单元将多个面部影像进行分析处理；S3：处理单元根据分析处理结果以及用户的眼睛注视的位置，生成虚拟影像作为虚拟摄像头的拍摄结果。该方法使用户在视频通话时，尽管用户的眼睛注视着对话框中对话方的眼睛而没有注视着摄像头，但反应到对话方的影像是用户的眼睛注视着对话方的眼睛，这是由于虚拟摄像头被虚拟在了显示器中对话方的眼睛位置所在处，这样的视频通话具有眼神交流的功能，极大的提高了视频通话的质量，用户体验效果好。 | ||||||
| 923 | 一种基于自适应反馈循环的智能问答系统及方法 | CN202411606599.3 | 2024-11-12 | CN119149707B | 2025-03-04 | 陈丹 |
| 本发明涉及智能问答技术领域，特别涉及一种基于自适应反馈循环的智能问答系统及方法，所述方法包括：从数据库内获取设定时间段内的历史对话内容，构建初始用户画像；接收用户当前提问，结合历史对话确定与当前提问与上轮对话的关联度；对当前提问进行情感分析，识别用户情感倾向和偏好；结合关联度生成上轮对话满意度评价；识别用户当前提问的意图，根据识别结果将用户意图进行分类，形成多个意图分组，每个意图分组包括一个或者多个意图；根据每个用户意图生成对应的初始回答；根据情感分析结果，结合初始用户画像和满意度评价对初始回答进行纠错，生成最终回答，返回给用户；实时更新数据库内的历史对话内容。 | ||||||
| 924 | 基于互联网业务的企事咨询对话解析方法及大数据系统 | CN202411272770.1 | 2024-09-11 | CN118779471A | 2024-10-15 | 高春亚; 邹春风; 杨建国 |
| 本发明涉及文本分析技术领域，具体提供一种基于互联网业务的企事咨询对话解析方法及大数据系统，本发明通过获取并筛选企事务交互终端的业务咨询日志中的目标咨询对话文本，实现了对咨询对话的有效定位。通过对这些文本进行对话兴趣事件解析，深入理解了用户在咨询过程中的关注点和需求。同时，提取频繁文本段落并进行关键词向量解析，为语义分析提供了丰富的特征数据。最终，依据对话兴趣事件信息或关键词向量信息，对需求语义特征空间中的成员进行语义标注处理，成功获得了企事咨询需求语义。这一系列技术创新提升了咨询需求的理解精度，为企业的服务优化和流程改进提供了数据支撑，显著增强了企业运营服务的智能化和个性化水平。 | ||||||
| 925 | 一种基于自更新NLP的语义识别方法、设备及介质 | CN202410550149.0 | 2024-05-06 | CN118133843B | 2024-07-05 | 李雪勇; 李群娣; 李文; 王建刚; 莫建国 |
| 本发明公开了一种基于自更新NLP的语义识别方法、设备及介质，涉及语义识别技术领域，包括搭建基础语义识别模型，计算第n次问答与前n‑1次问答的问答相似度，对第n次问答进行语义分析，并更新对话特征库；收集用户首次对话每次问答的准确度，计算获得问答语义识别准确系数，对首次对话中所有问答进行筛选，构建首次对话特征库；生成用户初始语义识别模型，对新增对话的新增特征进行分析，将用户特征库更新迭代，同时对用户语义识别模型进行更新迭代；计算获得各个特征词汇的重要指数，编辑基础词汇库，更新基础语义识别模型。能够不断学习和适应用户的独特语言风格和表达习惯，从而实现更精准的个性化语义识别。 | ||||||
| 926 | 一种基于自更新NLP的语义识别方法、设备及介质 | CN202410550149.0 | 2024-05-06 | CN118133843A | 2024-06-04 | 李雪勇; 李群娣; 李文; 王建刚; 莫建国 |
| 本发明公开了一种基于自更新NLP的语义识别方法、设备及介质，涉及语义识别技术领域，包括搭建基础语义识别模型，计算第n次问答与前n‑1次问答的问答相似度，对第n次问答进行语义分析，并更新对话特征库；收集用户首次对话每次问答的准确度，计算获得问答语义识别准确系数，对首次对话中所有问答进行筛选，构建首次对话特征库；生成用户初始语义识别模型，对新增对话的新增特征进行分析，将用户特征库更新迭代，同时对用户语义识别模型进行更新迭代；计算获得各个特征词汇的重要指数，编辑基础词汇库，更新基础语义识别模型。能够不断学习和适应用户的独特语言风格和表达习惯，从而实现更精准的个性化语义识别。 | ||||||
| 927 | 一种基于事理图谱的人机对话深度意图理解方法 | CN202110197955.0 | 2021-02-22 | CN112905774A | 2021-06-04 | 周帅; 杨晨 |
| 本申请公开了一种基于事理图谱的人机对话深度意图理解方法，包括S1、构建意图模板，从业务场景中抽取出常见的意图识别标准句，同时此标准句只涉及到本体层的维度；S2、构建事理图谱，构建面向用户意图识别的行业领域事理图谱；S3、用户对话语句输入，通过对话系统获得用户对话输入并转换成为文本串；S4、词性分析，对用户输入做分词、去停用词以及词性标注；S5、句法分析；S6、实体替代；S7、句子相似度匹配；S8、利用构建的事理图谱做意图推理，识别到用户意图是之后，利用事理图谱当中的事件对用户意图做推理，得到更多潜在的对话意图；S9、用户深度意图筛选，通过深层事理图谱生成的意图理解。本申请具有提高理解言语准确性的效果。 | ||||||
| 928 | 智能交互式人机对话系统 | CN202110065820.9 | 2021-01-19 | CN112420053A | 2021-02-26 | 胡忠培; 邓荡荡 |
| 本发明公开了智能交互式人机对话系统，包括控制模块，所述语音数据库与所述控制模块通讯连接，所述语音采集模块与所述控制模块通讯连接，所述语音识别模块与所述控制模块通讯连接，所述声音信息获取模块与所述控制模块通讯连接，所述对话分析模块与所述控制模块通讯连接，所述对话管理模块与所述控制模块通讯连接，所述对话生成模块与所述控制模块通讯连接，所述语言输出模块与所述控制模块通讯连接。本发明避免了人机交互通过选择题、判断题等方式进行选择，即可由系统自行分析出人要表述的内容，以适应不同的应用场景，更加人性化、自然化和多样化，从而激发用户的对话兴趣。 | ||||||
| 929 | 基于社群系统的服务质量优化管理系统 | CN201910664645.8 | 2019-07-23 | CN110414823A | 2019-11-05 | 卢向华; 黄丽华; 何晓 |
| 本发明提供一种基于社群系统对员工与用户的对话消息进行分析，从而通过这些对话消息对员工的服务质量进行管理，进一步还通过情感分析优化该服务质量管理的服务质量优化管理系统，其特征在于，包括：服务管理装置；至少一个员工终端，设置有与社群系统相应的社群模块及用于访问的员工账号；多个用户终端，设置有社群模块及用于访问的用户账号；一个管理员终端，设置有社群模块及用于访问的管理员账号，服务管理装置通过管理员账号登入社群并定期获取社群中的对话消息，其中，服务管理装置具有对话信息获取部、对话识别部、情感分计算部、会话情感计算部、服务质量判定生成部、营销内容判定生成部、提示信息生成部以及服务侧通信部。 | ||||||
| 930 | 语音处理方法及装置 | CN201610677323.3 | 2016-08-16 | CN106297801A | 2017-01-04 | 唐琛 |
| 本发明是关于一种语音处理方法及装置，其中，方法包括：获取用户输入的语音信息；对语音信息进行识别，以得到语音信息对应的文字内容信息；对文字内容信息进行语义分析，根据分析结果确定文字内容信息所属的命令类型，命令类型包括控制命令和对话命令；当确定文字内容信息是控制命令时，进入控制模式，当确定文字内容信息是对话命令时，进入聊天对话模式。通过该技术方案，可以根据命令类型的不同，进入不同的工作模式，在命令类型为控制命令时，进入控制模式，在命令类型为对话命令时，进入聊天对话模式，从而满足不同用户的不同需求，提升用户的使用体验。 | ||||||
| 931 | 一种主题对话方法和装置 | CN201210297925.8 | 2012-08-20 | CN102866990B | 2016-08-03 | 张帆 |
| 本申请提供了一种主题对话方法和装置，涉及计算机技术领域。方法包括：解析首次输入的自然语言文本，确认第一语义表达式；针对第一语义表达式匹配分析，得到回话表达式，并确认当前回合的会话主题；根据回话表达式和当前回合的会话主题生成自然语言回话进行返回；解析再次输入的自然语言文本，确认第二语义表达式；针对第二语义表达式进行匹配分析，得到回话表达式，确认当前回合的会话主题；转到下一回合对话直至结束。本申请使用户基于会话主题与对话系统进行交流，使对话回合之间保持连贯性，回话对应的语义与用户的输入查询一致，且结合会话主题反问用户，使对话系统模拟真人聊天，准确连贯地响应用户的自然语言输入查询，与用户积极互动。 | ||||||
| 932 | 基于互联网业务的企事咨询对话解析方法及大数据系统 | CN202411272770.1 | 2024-09-11 | CN118779471B | 2025-02-28 | 高春亚; 邹春风; 杨建国 |
| 本发明涉及文本分析技术领域，具体提供一种基于互联网业务的企事咨询对话解析方法及大数据系统，本发明通过获取并筛选企事务交互终端的业务咨询日志中的目标咨询对话文本，实现了对咨询对话的有效定位。通过对这些文本进行对话兴趣事件解析，深入理解了用户在咨询过程中的关注点和需求。同时，提取频繁文本段落并进行关键词向量解析，为语义分析提供了丰富的特征数据。最终，依据对话兴趣事件信息或关键词向量信息，对需求语义特征空间中的成员进行语义标注处理，成功获得了企事咨询需求语义。这一系列技术创新提升了咨询需求的理解精度，为企业的服务优化和流程改进提供了数据支撑，显著增强了企业运营服务的智能化和个性化水平。 | ||||||
| 933 | 一种基于大模型的意图识别智能对话方法及系统 | CN202411734946.0 | 2024-11-29 | CN119226486B | 2025-02-07 | 孙志明; 周滔; 高明; 陈海涛 |
| 本发明公开了一种基于大模型的意图识别智能对话方法及系统，涉及对话处理技术领域，用于解决现有技术中无法高效识别和处理多轮对话中多个冲突意图的问题；通过利用预训练的大规模语言模型对多轮对话中的输入数据进行语义解析，提取用户的多个初步意图；基于预定义的意图冲突规则库建立意图冲突检测机制，对提取的初步意图进行分析，筛选得到逻辑冲突意图组合；通过语义图和图神经网络评估逻辑冲突意图组合在逻辑互斥和模糊重叠中的对立程度，对逻辑冲突意图组合的动态关系熵进行分析，评估多轮对话中语义依赖度的波动变化程度，最终实现动态调整逻辑冲突意图组合的处理顺序，提高了意图冲突处理的准确性和优先级分配的合理性。 | ||||||
| 934 | 基于大语言模型和个性化推荐技术的主动式问答交互系统、方法与电子设备 | CN202411134764.X | 2024-08-19 | CN119202153A | 2024-12-27 | 林冠; 张博; 李涛; 朱佳铃 |
| 本发明涉及基于大语言模型和个性化推荐技术的主动式问答交互系统、方法与电子设备；本发明通过数据处理模块获取会话数据，并获取会话数据对应的向量数据；通过主动会话场景触发单元分析向量数据与用户的历史对话，并在存在满足预设触发条件的预设主动会话场景时，通过主动会话覆盖度动态控制单元计算主动会话覆盖度，并在主动会话覆盖度是否未超过预设阈值时，通过各目标场景对应的话术向用户发起主动对话，并通过输出模块输出；本发明通过对用户实时输入信息与用户的历史对话信息进行实时分析，可实现主动式插话的多次交互，有效增加了用户对话的积极性与时长，确保了对话的连贯性和一致性。 | ||||||
| 935 | 一种话术扩充方法、装置、计算机设备及存储介质 | CN202411181439.9 | 2024-08-26 | CN119150847A | 2024-12-17 | 黄勇其; 元野; 陈晓杰; 陈步闲 |
| 本申请公开一种话术扩充方法、装置、计算机设备及存储介质，应用于话术推荐，本申请通过对历史对话语料进行意图识别以确定目标对话语料，计算目标对话语料的关键词词频，构建关键词图，其中，关键词图包括节点和边，节点表示关键词，边表示关键词之间的共现关系，基于关键词图和目标对话语料的关键词词频计算关键词得分，基于关键词得分和预设的话术生成模板生成目标答复语料。本申请还涉及区块链技术领域，对话语料可以存储在区块链网络上。本申请通过意图识别和关键词分析，并基于关键词图分析计算关键词得分，确保生成的答复能够准确反映用户的意图和需求，从而大大提高答复的针对性和有效性，能够显著提升用户的满意度和体验。 | ||||||
| 936 | 问答故障诊断的辅助决策模型构建、决策方法及系统 | CN202010592462.2 | 2020-06-24 | CN111737435B | 2024-12-17 | 张强; 邹云峰; 赵洪莹; 宋博川; 柴博; 贾全烨 |
| 本发明公开了一种问答故障诊断的辅助决策模型构建、决策方法及系统，方法包括：将预设语料库中的对话数据进行预处理，获取对话数据的词向量；将对话数据中的每组提问者与应答者的词向量进行预设维度匹配，得到包含答案信息的问题的词向量；将每组包含答案信息的问题的词向量与对应每组应答者对话数据中的每个词向量进行向量相似度计算，得到对应的关系向量，通过神经网络模型计算各个关系向量间的相关值，基于相关值进行应答者的答案与提问者的问题相关度的排序；根据排序完成故障诊断的辅助决策。本发明通过对语料库的数据信息进行分析，并对分析信息进行相关度的排序，提高了对话信息利用率、检索的准确率，能够更加准确获取问题的答案。 | ||||||
| 937 | 用于监视车辆乘员的方法及设备 | CN201980084892.9 | 2019-11-27 | CN113168644B | 2024-10-29 | T·金策尔 |
| 用于监视车辆的乘员的方法和设备。本发明涉及一种用于监视车辆（1）的乘员的方法，其中确定是否输出在所述车辆（1）中可感知的信息内容，以及检测关于输出的信息内容的识别数据。根据本发明的方法的特征在于，至少在所述信息内容输出期间或在所述信息内容输出之后的时间间隔内借助于所述车辆（1）内部空间中的麦克风（7‑3）检测所述车辆（1）内部空间中的对话，对所检测的在所述信息内容输出期间或在所述信息内容输出之后的时间间隔内进行的对话进行分析，并且基于对话分析和在所述对话期间或所述对话之前输出的信息内容的所检测的识别数据，确定输出的信息内容是否已被所述车辆（1）的乘员感知。本发明还涉及一种用于执行该方法的设备。 | ||||||
| 938 | 一种基于人工智能技术的智能权益查询比对方法及系统 | CN202011125998.X | 2020-10-20 | CN112463946B | 2024-09-24 | 董磊 |
| 本发明提供一种基于人工智能技术的智能权益查询比对方法及系统，包括后台服务器对客户来电通话进行实时监听，并将监听到的通话内容转写为对话文本；后台服务器实时分析理解对话文本，识别对话文本中的权益名称和权益意图；若识别到权益名称，则在对话文本中标记权益名称；若识别到权益意图，则后台服务器向前端页面推送权益推荐话术；客服在前端页面点击对话文本中标记的权益名称，显示该权益名称的权益标准话术及该权益在多个品牌值下的权益优惠；客服查看前端页面显示内容，向客户介绍权益信息。该发明的有益效果是：利用人工智能技术优势，对通话数据进行智能分析，发掘数据价值，及时发现权益营销商机并推荐给客服人员，辅助客服人员营销。 | ||||||
| 939 | 一种终端设备语音智能对话方法及其对话系统 | CN202310251611.2 | 2023-03-16 | CN116994571A | 2023-11-03 | 蒋文豪; 李铮; 田燕 |
| 本发明请求保护一种终端设备语音智能对话方法及系统，属于语音对话技术领域，其包括以下步骤：获取自然语音，并将自然语音输入，采用基于参数模型的隐马尔可夫模型HMM的方法对自然语音进行语音识别；对自然语音的识别结果采用正向最大匹配算法进行中文分词处理；将分词处理的结果结合领域专用实体库进行命名实体识别；采用对话状态跟踪方法，以及结合命名实体识别结果、APP操作指令库进行对话意图分析；根据对话意图分析结果得出动作选择，根据动作选择中动作的类型，若为语音时则进行自然语音输出，若为API指令时则通过APP操作指令执行。本发明的语音精确度高且能够快速的识别。 | ||||||
| 940 | 基于服务场景识别的语音数据处理方法及相关装置 | CN202211306175.6 | 2022-10-25 | CN115374793B | 2023-01-20 | 顾蓝笛; 韩婧 |
| 本发明公开了一种基于服务场景识别的语音数据处理方法及相关装置，应用于语音互动系统，该方法包括：接收来自电子设备的用户在当前次对话事件中所录入的语音信息，通过人机互动引擎执行如下操作：将语音信息转换为原始文本；根据当前次对话事件的对话内容和/或事件关联信息确定当前次对话事件所属的目标服务场景，事件关联信息包括以下至少一种：电子设备在当前次对话事件中提供的服务或应用的类型、电子设备的设备类型；获取目标服务场景的基准词语集合；根据基准词语集合对原始文本进行分词，得到原始文本的适配目标服务场景的至少一个文本句式；根据至少一个文本句式对原始文本进行语义分析，得到语义分析结果。提高了语义识别的准确率。 | ||||||
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