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龙图腾网获悉奇墨科技(广州)有限公司申请的专利基于大语言模型的复杂场景对话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：CN119088912B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202411051807.8，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于大语言模型的复杂场景对话方法及系统是由吴翔设计研发完成，并于2024-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的复杂场景对话方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能技术领域，具体公开了基于大语言模型的复杂场景对话方法及系统，通过对用户的对话文本进行关键词提取和词向量生成，得到对应的词向量集合，再根据词向量集合与各场景模板向量集合的匹配相似度选定目标场景模板向量集合，并确定对应的场景分类编号，然后根据场景分类编号调用经相应分类语料集合微调后的大语言模型，来输入对话文本进行相应场景分类编号下的对话输出，以实现复杂场景下的高效大语言模型对话。本发明可以根据用户的对话内容进行快速、精准的对话场景分类，并提供相应对话场景分类下针对性的大语言模型对话输出，从而实现复杂场景下更加准确的对话处理。

本发明授权基于大语言模型的复杂场景对话方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大语言模型的复杂场景对话方法，其特征在于，包括：获取用于与大语言模型交互的单轮对话内容，并根据单轮对话内容确定对应的对话文本；对对话文本进行关键词提取，得到若干关键词，并从对话文本中提取各关键词的上下文关联词；基于各关键词及其上下文关联词，生成各关键词对应的词向量，并利用各关键词对应的词向量组成词向量集合；确定词向量集合与模板库中各场景模板向量集合的匹配度，所述模板库中包含若干场景模板向量集合，且各场景模板向量集合均关联对应的场景分类编号；选取与词向量集合匹配度最高的场景模板向量集合作为目标场景模板向量集合，并将目标场景模板向量集合关联的场景分类编号作为对话文本的场景分类编号；根据对话文本的场景分类编号确定语料库中对应的分类语料集合，并调用经所述分类语料集合微调后的大语言模型作为目标大语言模型；将对话文本输入目标大语言模型，以使目标大语言模型根据对话文本进行相应场景分类编号下的对话输出；所述确定词向量集合与模板库中各场景模板向量集合的匹配度，包括：采用设定的距离计算模型遍历计算词向量集合中各词向量与相应场景模板向量集合中各模板向量的参考距离，所述距离计算模型为 其中，D为参考距离，i为向量维度序号，n为最大向量维度，xi表征词向量在i向量维度的分量，yi表征模板向量在i向量维度的分量，m为设定指数，α为设定的第一权重系数，β为设定的第二权重系数，表征二范数算子；将词向量集合中各词向量与相应场景模板向量集合中各模板向量的参考距离代入预置的相似度算式中进行计算，得到词向量集合中各词向量与相应场景模板向量集合中各模板向量的相似度，所述相似度算式为00%，其中，S表征相似度，C为设定常数；根据词向量集合中各词向量与相应场景模板向量集合中各模板向量的相似度，确定词向量集合与相应场景模板向量集合的匹配度；所述根据词向量集合中各词向量与相应场景模板向量集合中各模板向量的相似度，确定词向量集合与相应场景模板向量集合的匹配度，包括：将相似度达到设定相似度阈值条件的词向量和模板向量作为匹配向量对，确定词向量集合与相应场景模板向量集合之间匹配向量对的数量；将词向量集合与相应场景模板向量集合之间匹配向量对的数量、各匹配向量对的相似度以及词向量集合的词向量数量代入预置的匹配度算式中进行计算，得到词向量集合与相应场景模板向量集合的匹配度，所述匹配度算式为 其中，P表征匹配度，G1为词向量集合的词向量数量，G2为词向量集合与相应场景模板向量集合之间匹配向量对的数量，ω为设定系数，j为词向量集合与相应场景模板向量集合之间匹配向量对序号，Sj为对应匹配向量对的相似度。

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奇墨科技(广州)有限公司，其通讯地址为：510000 广东省广州市天河区元岗路310号之一202室(仅限办公)；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”。