买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉上海涧意信息科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的客户交互服务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：CN118897878B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202410768248.6，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于人工智能的客户交互服务系统是由陈晓峰设计研发完成，并于2024-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的客户交互服务系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的客户交互服务系统，包括交互意图识别模块、交互目标路径规划预测模块、智能交互控制模块，交互机器人基于客户端用户智能问答进行意图识别，利用已知的训练语料构建模型，基于构建的模型对未知的交互文本进行分类，交互机器人在交互开始前根据用户画像中的偏好信息和对应的个人知识库，为交互用户预先规划生成一条对应的对话目标路径，结合交互过程中采集的用户图像数据进行情感识别检测，利用采集的图像进行图像中用户的情感状态检测，构建根据不同表情类别制定对应语音交互策略的知识库，将文本知识库转化为语音文本输出至交互机器人终端进行指令的控制，本发明提高了交互机器人交互识别的准确性。

本发明授权一种基于人工智能的客户交互服务系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的客户交互服务系统，执行一种基于人工智能的客户交互服务方法，其特征在于：所述方法包括： S1.交互机器人基于客户端用户智能问答进行意图识别，利用已知的训练语料构建模型，基于构建的模型对未知的交互文本进行分类； 所述进行意图识别为：当用户开始与交互机器人进行语音交互时，通过发出唤醒指令对交互机器人的交互意图识别进行唤醒，交互机器人采集交互的语音信号，通过基于给定的筛选数据进行信号特征处理，构建交互意图预测模型； 其中训练语料格式为x，y，x为训练语料，y为期望输出类别或者称为意图，利用准备的训练数据，按照给定的筛选格式进行训练，抽取需要的数据特征形成特征向量，将抽取的特征向量与对应的期望输出一起输入到深度学习算法进行预测模型的训练，对更新的数据采取同样的特征抽取，得到用于预测的特征向量，使用训练好的预测模型，对经过特征处理后的更新数据进行预测，返回识别预测的结果，对是否为唤醒词进行判断，当判断不是交互意图识别的唤醒词时进行默置，当判断为交互唤醒词时进入交互唤醒状态，进一步判断交互通信的网络状态，根据不同网络状态形式与用户进行不同的语音交互方式选择； 在无网络状态下，基于用户交互的内容进行交互词识别，通过AIML与离线智能问答库中的数据信息进行智能匹配，当匹配结果是指令库中存在的控制指令时，交互机器人根据对应的控制指令进行指令映射动作匹配，当匹配结果不是控制指令时，交互机器人将查询到的交互问答库中的信息进行语音合成输出； 在有网络的状态下，交互机器人与用户进行在线语音交互，用户通过交互指令经过语音识别后，开放平台分析用户的意图，并识别出第三方应用，把用户意图转换成结构化信息，发送给应用，应用处理用户的意图，将处理信息采用结构化的信息返回开放平台，同步对是否为控制指令进行判断，当为控制指令时机器人按照指令进行交互输出，对交互的文本信息，开放平台将转换后的文本进行返回合成，将合成的交互语音进行播放输出； S2.基于对话交互，交互机器人在交互开始前根据用户画像中的偏好信息和对应的个人知识库，为交互用户预先规划生成一条对应的对话目标路径； 所述为交互用户预先规划生成一条对应的对话目标路径包括：将智能问答对话中的一问一答的对话语料作为数据集，训练端到端的序列生成模型，根据用户的输入返回输出； 当存在用户的个人画像时，利用用户的个人画像以及对应的个人知识库，在对话开始前为用户进行对话目标规划，生成初始化目标序列，包含n个对话目标，且相邻对话目标之间不包括前后矛盾且重复的对话问题，当用户画像为空时，通过多次提问的方式填充目标序列的用户画像，对用户进行建模，当用户画像填充完毕后，初始对话目标序列中包括画像中的兴趣点； 所述交互用户预先规划生成一条对应的对话目标路径还包括：基于用户当前的意图进行对话目标的数据标注，交互机器人和用户在x轮交互中完成对话目标，当用户主动开启了新的对话交互内容时当前对话目标结束，对话目标序列包含多个目标节点，每个节点表示一种对话目标，一轮完整的交互对话对应一条目标序列，序列中的节点具备依赖顺承关系，在对话进行时机器根据用户的输出文本判断当前应该归结为哪个对话目标，同时判断当前对话目标是否完成了，若完成应预测下一个对话目标； S3.结合交互过程中采集的用户图像数据进行情感识别检测，利用采集的图像进行图像中用户的情感状态检测； 所述进行图像中用户的情感状态检测包括：通过交互过程中采集的用户图像数据，使用摄像头采集的数据帧采取分帧传输的方式传入进行交互用户的情感检测，检测定位出每一帧图像帧中的用户情感识别的面部，利用双边滤波处理裁剪后的面部图像降低噪声干扰，根据检测到的面部区域进行尺度变换，对表情识别的特征点进行粗配准和精配准，利用生成配准后的面部表情特征点描述子和下一帧图像的描述子进行匹配生成匹配后的特征点，将该特征点的作为拟合下一帧图像的初始面部表情，得到拟合后的面部区域的模型特征和表观模型特征，对表观模型特征进行特征提取，再结合面部区域模型特征形成表情特征，通过使用SVM分类器对表情特征进行分类，输出表情类别； 在情感检测中进行人脸面部表情的情感识别，从情感检测中输出的数据包含两个部分，第一部分是从原始图像中检测识别后标识的图像，第二部分识是输出一个情感识别后分类的结果，依据当前输出的结果和上一次检测输出的结果进行对比，判断是否出现了变化，但那个出现了情感的变化时修改当前情感状态，对于第一次检测，由于没有上一次情感识别的结果，设置默认的初始情感状态为自然状态，将输出的表情类别数据存储进本地数据库中，构建根据不同表情类别制定对应语音交互策略的知识库； 当交互机器人获得用户的交互内容的同时，根据交互用户的面部表情和交互的的声音数据进行特征融合构建多模态的情绪识别，交互机器人根据本地数据库中的标签进行交互并返回内容信息，当交互机器人获取的用户交互内容和表情数据在本地数据中搜索不到，交互机器人通过从网络上爬取与用户交互信息，使用开源聊天交互问答接口得到交互相关信息； S4.构建根据不同表情类别制定对应语音交互策略的知识库，将文本知识库转化为语音文本输出至交互机器人终端进行指令的控制； 所述构建根据不同表情类别制定对应语音交互策略的知识库包括：当意图识别节点对交互的文本进行识别后，将下一步交互的指令划分为交互问答指令和控制指令，其中问答指令继续划分为离线和在线状态，当处于离线状态下的问答指令通过检索数据库的方式进行意图识别，识别成功后输出交互文本，当识别不出后通过网络对问答指令进行搜索，当意图识别节点识别出是控制指令时，通过对应语音交互策略的知识库进行资源搜索； 所述交互机器人终端进行指令的控制包括：在意图识别节点中，将用户交互内容和本地数据库通过词向量进行嵌入，利用提取的文本特征得到语义向量，交互文本的相似度转化为两个语义向量的预选相似度，通过对余弦值进行排序，输出置信度最高的相似问句，作为交互返回的交互文本，进行交互内容发布，此时交互机器人移动节点通过消息订阅的方式接收集成交互内容，交互机器人通过程序对其进行调用将接收到的交互文本传递到语音播放节点进行语音的播放。

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上海涧意信息科技有限公司，其通讯地址为：201100 上海市崇明区横沙乡富民支路58号(上海横泰经济开发区)；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。