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龙图腾网获悉中企链信(北京)科技有限公司申请的专利一种基于深度语义理解的智能客服FAQ匹配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：CN120316237B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510810974.4，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于深度语义理解的智能客服FAQ匹配方法及系统是由姜勇;李印;邱文勤设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度语义理解的智能客服FAQ匹配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语义理解的智能客服FAQ匹配方法及系统，包括：将用户提交的原始问句通过大语言模型改写为符合金融领域专业术语及FAQ知识库格式的改写问句；利用意图分类模型和实体识别模型识别原始问句的意图和实体，并将识别得到的意图和实体分别与原始问句和改写问句融合，生成原始拼接文本和改写拼接文本；通过语义匹配模型将原始拼接文本和改写拼接文本编码为原始向量和改写向量，并分别计算原始向量、改写向量与预处理FAQ知识库中问题项语义向量的相似度，以筛选最优答案。本发明能够显著提升FAQ匹配准确率，避免大模型生成答案的幻觉风险，提高可靠性。

本发明授权一种基于深度语义理解的智能客服FAQ匹配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度语义理解的智能客服FAQ匹配方法，其特征在于，所述方法包括： 将用户向智能客服提交的原始问句输入预设大语言模型进行改写，生成改写问句；其中，所述改写问句与所述原始问句的语义相同，所述改写问句的表达形式符合金融领域专业术语及FAQ知识库预设格式； 将所述原始问句输入预训练的意图分类模型，生成所述原始问句的意图标签；将所述原始问句输入预训练的实体识别模型，识别所述原始问句的实体及其类别，得到实体序列； 将所述意图标签和所述实体序列以预设标记添加在所述原始问句的前后，生成原始拼接文本；将所述意图标签和所述实体序列以预设标记添加在所述改写问句的前后，生成改写拼接文本； 将所述原始拼接文本和所述改写拼接文本分别输入预训练的语义匹配模型，生成原始向量和改写向量；分别计算所述原始向量和所述改写向量与预处理后的FAQ知识库中的每个问题项的语义向量的文本相似度并排序；选取排序靠前的预设数量个问题项作为候选项，计算所述候选项的意图标签与所述原始问句的意图标签的一致性得分，若所述一致性得分低于预设得分，则过滤所述候选项；统计所述候选项中覆盖所述原始问句的实体的比例，若所述比例低于预设比例，则过滤所述候选项；将过滤后剩余的候选项的FAQ答案作为最终答案； 其中，所述FAQ知识库的预处理包括将所述FAQ知识库中的每个问题项输入所述意图分类模型和所述实体识别模型，生成每个问题项的意图标签和实体序列；将所述每个问题项的意图标签和实体序列与对应的问题融合，得到问题拼接文本；将所述问题拼接文本输入所述语义匹配模型，生成各问题项的语义向量并存储在所述FAQ知识库中。

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