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龙图腾网获悉联通在线信息科技有限公司申请的专利基于动态规则和深度学习的动态拦截系统及拦截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：CN120676089B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511149364.0，技术领域涉及：H04M3/22；该发明授权基于动态规则和深度学习的动态拦截系统及拦截方法是由姜改新;韩晓玉;郭熹;白林;刘艳伟;张立业;刘溢;李宏强设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态规则和深度学习的动态拦截系统及拦截方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于动态规则和深度学习的动态拦截系统及拦截方法，包括拦截条件提供模块、拦截模块以及优化模块，其中：所述拦截条件提供模块，包括动态规则子模块以及通话判别子模块，所述动态规则子模块由风控专家根据业务经验和真实发生案件的共性特征梳理业务特征形成动态规则库，为拦截模块提供动态更新的拦截条件列表；所述通话判别子模块包括若干判别模型，用于解析通话文本判断是否需要拦截；所述拦截模块，用于根据所述拦截条件提供模块的拦截条件，实时筛选并拦截通话；所述优化模块，用于采用抽样策略旋转拦截通话进行质检，并调整拦截规则参数和纠正判别标签，对通话判别子模块进行参数调整。实现对通话内容的智能判别与精准拦截。

本发明授权基于动态规则和深度学习的动态拦截系统及拦截方法在权利要求书中公布了：1.基于动态规则和深度学习的动态拦截系统，其特征在于，包括拦截条件提供模块、拦截模块以及优化模块，其中： 所述拦截条件提供模块，包括动态规则子模块以及通话判别子模块，所述动态规则子模块由人工或AI风控系统根据业务经验和真实发生案件的共性特征梳理业务特征形成动态规则库，为拦截模块提供动态更新的拦截条件列表；所述通话判别子模块包括若干判别模型，用于解析通话文本判断是否需要拦截；所述通话判别子模块中，每通通话均由若干所述判别模型输出判别和置信度并进行融合形成通话标签，根据所述通话标签为拦截模块提供拦截线索；对每通通话均由若干所述判别模型输出判别和置信度并进行融合形成通话标签，具体方法为： 系统实施录音，采用深度学习NLP技术将录音转化为文本数据； 转化后的文本数据进行预处理，至少包括去除停用词、分词以及词性标注； 利用风险关键词判别模型和bert模型并行对所述文本数据进行不良信息识别并输出；具体方法为： 对预处理后的文本数据中所有词在文档集合中的TF-IDF值，并构建TF-IDF矩阵； 计算不良文本以及正常文本的TF-IDF值，选择不良文本中TF-IDF值高于阈值的词语作为不良关键词，将所述不良关键词分为高风险关键词、中风险关键词以及低风险关键词，将之存入风险关键词库并分配权重； 采用如下公式计算每通通话的风险分数： 其中：k为调整系数，取值在0到1之间，用于控制命中关键词数量对通话评分的影响程度，N为通话命中风险关键词库的关键词个数； 判断所述风险分数是否超过阈值，如果是则判定该通话为不良通话； 融合所述风险关键词判别模型和所述bert模型的输出，得出综合判别结果为所述通话标签；所述拦截模块，用于根据所述拦截条件提供模块的拦截条件，实时筛选并拦截通话； 所述优化模块，用于采用抽样策略旋转拦截通话进行质检，并调整拦截规则参数和纠正判别标签，对通话判别子模块进行参数调整。

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