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龙图腾网获悉杭州今元标矩科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的AI数字员工对话生成方法及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：CN120542441B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202511042748.2，技术领域涉及：G06F40/35；该发明授权一种基于深度学习的AI数字员工对话生成方法及系统是由王存刚;徐永军;黄佳琪设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的AI数字员工对话生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的AI数字员工对话生成方法及系统，涉及人工智能技术领域，所述方法包括：步骤1，获取并分析用户当前的对话文本及其关联的历史对话文本，提取表示用户个性化需求的语义信息，输出标识结果；步骤2，根据预定义的个性化类别对标识结果中的用户个性描述信息进行归类处理，输出带有类别标签的用户个性信息项；步骤3，基于带有类别标签的用户个性信息项，计算用户个性特征分布状态参数和用户个性特征分布状态参数的中心参考值。本发明通过提取、归类用户个性化需求并量化分析其特征分布，结合多源信息动态调节回复策略，生成更具针对性、连贯性且符合角色定位的个性化回复。

本发明授权一种基于深度学习的AI数字员工对话生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的AI数字员工对话生成方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1，获取并分析用户当前的对话文本及其关联的历史对话文本，提取表示用户个性化需求的语义信息，输出标识结果； 步骤2，根据预定义的个性化类别对标识结果中的用户个性描述信息进行归类处理，输出带有类别标签的用户个性信息项； 步骤3，基于带有类别标签的用户个性信息项，计算用户个性特征分布状态参数和用户个性特征分布状态参数的中心参考值； 步骤4，确定用户个性特征分布状态参数的两个变异方向，基于变异方向，计算特征离散度系数，并根据预置的离散度‑响应关系，将特征离散度系数转换为一个个性响应调节系数，包括：接收用户个性特征分布状态参数及中心参考值，所述用户个性特征分布状态参数由兴趣偏好维度值、生活习惯维度值和职业属性维度值构成一个特征向量；基于特征向量与中心参考值向量计算差异向量，并根据差异向量计算不同维度变化的相关性统计量；基于相关性统计量确定特征向量的两个变异方向，其中，基于差异向量，计算兴趣偏好、生活习惯和职业属性三个维度值变化之间的协变关系矩阵，所述协变关系矩阵表示不同维度变化的相关性统计量；对协方差矩阵进行特征分解，获取按特征值从大到小排序的特征向量序列；选取特征向量序列中排序为1和2的特征向量，作为特征向量的两个变异方向；提取两个变异方向对应的特征值，计算两个特征值中最大值与最小值的比值，作为特征离散度系数；根据预置的离散度‑响应关系，将特征离散度系数映射为对应的个性响应调节系数；所述离散度‑响应关系定义特征离散度系数与个性响应调节系数的数值映射关系，用于在生成回复时动态调整用户个性信息项的影响权重； 步骤5，结合用户当前对话文本及历史对话文本、带有类别标签的用户个性信息项、个性响应调节系数、以及AI数字员工预置的知识库信息及自身的角色化个性信息，生成针对用户的回复文本。

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