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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于细粒度用户需求满意度推理的回复内容生成方法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：CN120104729B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510063315.9，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于细粒度用户需求满意度推理的回复内容生成方法是由刘姝婕;孔祥维;陈刚设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于细粒度用户需求满意度推理的回复内容生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于细粒度用户需求满意度推理的回复内容生成方法。方法包括：获取用户的历史对话文本进行预处理和表征学习，然后进行聚类、无监督学习、关联和匹配后构建满意树，对满意树进行自底向上层层推理后预测整体满意度，进行有监督学习构建多粒度满意度归因模型；获得用户不满意的细粒度需求输入大语言模型中优化，根据优化后的整体满意度对模型进行自监督适应优化；将待答复文本处理后输入模型中生成回复内容。本发明方法能够基于对话文本识别用户细粒度需求，并推理用户对回复内容的多粒度满意度，结合多粒度满意度的推理归因判断，来实现提示自适应和自监督的微调，由此实现大语言模型的个性化内容生成，以满足细粒度的用户需求。

本发明授权一种基于细粒度用户需求满意度推理的回复内容生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于细粒度用户需求满意度推理的回复内容生成方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取若干用户和人工客服的历史对话文本并依次进行数据预处理和表征学习后获得每个用户的词嵌入表征； 步骤2：对各个词嵌入表征进行聚类和无监督学习后获得原型表征向量，然后进行层次聚类后构建全局需求原型树； 步骤3：将全局需求原型树和每个用户的词嵌入表征依次进行关联和匹配后构建满意树，对满意树进行自底向上层层推理后获得预测的整体满意度，根据预测的整体满意度进行有监督学习从而构建多粒度满意度归因模型MSA； 步骤4：通过多粒度满意度归因模型MSA获得当前用户不满意的细粒度需求，并输入至大语言模型的预设提示模板中对当前用户的答复文本进行优化，并根据优化后的当前用户的整体满意度对大语言模型进行自监督适应优化，获得训练完成的大语言模型； 步骤5：将待答复的用户的查询文本进行步骤1中相同的处理后输入训练完成的大语言模型中，处理完成后输出用户的查询文本的答复文本，完成回复内容的生成。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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