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龙图腾网获悉北京缔智元科技有限公司申请的专利基于深度学习与模式识别的多层自然语言交互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：CN119721055B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202411763711.4，技术领域涉及：G06F40/35；该发明授权基于深度学习与模式识别的多层自然语言交互方法是由朱建阳设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习与模式识别的多层自然语言交互方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及基于深度学习与模式识别的多层自然语言交互方法，包括步骤S1，对语言交互信息进行实时采集；步骤S2，对声源进行定位，并进行实时分离屏蔽；步骤S3，根据所述视觉感知信息进行并行多用户识别；步骤S4，对所述语言交互信息的实时采集过程的实时分离屏蔽过程进行调整；步骤S5，对所述并行多用户识别结果进行校正；步骤S6，对并行多用户识别进行模型微调；步骤S7，进行信息融合，得到语言交互融合数据；步骤S8，对所述语言交互融合数据进行粗粒度语义分层；步骤S9，对所述语言交互融合数据进行细粒度语义理解。本发明提高了数字人交互过程中自然语言交互效率。

本发明授权基于深度学习与模式识别的多层自然语言交互方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习与模式识别的多层自然语言交互方法，其特征在于，包括： 步骤S1，通过多麦克风阵列装置对语言交互信息进行实时采集； 步骤S2，根据所述语言交互信息对声源进行定位，并对所述语言交互信息的实时采集过程进行实时分离屏蔽，对所述多麦克风阵列装置进行优化； 步骤S3，对视觉感知信息进行实时采集，并根据所述视觉感知信息进行并行多用户识别； 步骤S4，根据并行多用户识别结果对所述语言交互信息的实时采集过程的实时分离屏蔽过程进行调整； 步骤S5，对环境感知信息进行实时采集，并根据所述环境感知信息进行用户场景识别，根据用户场景识别结果对所述并行多用户识别结果进行校正； 步骤S6，根据并行多用户识别结果校正占比对视觉微调情况进行判断，并根据所述视觉微调情况对并行多用户识别进行模型微调； 步骤S7，对语言交互信息、视觉感知信息和环境感知信息进行信息融合，得到语言交互融合数据； 步骤S8，根据粗粒度语义分层方法对所述语言交互融合数据进行粗粒度语义分层，得到意图分类信息和上下文感知信息； 步骤S9，在进行粗粒度语义分层后，根据细粒度语义理解方法对所述语言交互融合数据进行细粒度语义理解，得到情感分析信息、语气分析信息、深层语境分析信息和歧义消解信息。

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