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龙图腾网恭喜中科院广州电子技术有限公司;广东省广弘食品集团有限公司申请的专利深度学习驱动的派单管理系统、方法及存储介质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：CN119443734B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510031348.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权深度学习驱动的派单管理系统、方法及存储介质是由黎讴;张世龙;吕士亮;潘东宁;徐一辉;张立;彭宇宏;何珏妍设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度学习驱动的派单管理系统、方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习驱动的派单管理系统、方法及存储介质，涉及派单管理领域，包括：对话向量获取模块获取客户与智能客服的第一对话向量；一级意图识别模块识别第一对话向量，获得第一客户需求业务；文本块优化模块根据需求业务优化并分割向量，获得第二对话向量；二级意图识别模块识别第二对话向量，得到第二需求业务、需求数量和时限；派单管理模块在两级需求业务相同时，根据业务、数量和时限构建工单派单。本申请解决了现有智能客服系统中由于派单环节缺乏验证机制，导致意图识别准确率低，智能客服系统派单效果差的技术问题，通过构建两级意图识别模型，引入二次验证机制，达到了提高意图识别准确率，优化智能客服系统派单效果的技术效果。

本发明授权深度学习驱动的派单管理系统、方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.深度学习驱动的派单管理系统，其特征在于，包括：对话向量获取模块，所述对话向量获取模块用于获得客户与智能客服的第一对话向量；一级意图识别模块，所述一级意图识别模块用于通过一级深度学习语义模型，对所述第一对话向量进行客户意图识别，获得第一客户需求业务；文本块优化模块，所述文本块优化模块用于根据所述第一客户需求业务进行文本块优化，获得第一目标文本块大小，根据所述第一目标文本块大小对所述第一对话向量进行分割，获得第二对话向量；二级意图识别模块，所述二级意图识别模块用于通过二级深度学习语义模型，对所述第二对话向量进行客户意图识别，获得第二客户需求业务、客户需求数量和客户需求时限；派单管理模块，所述派单管理模块用于当所述第一客户需求业务和所述第二客户需求业务相同，根据所述第一客户需求业务、所述客户需求数量和所述客户需求时限，构建工单信息进行派单管理；其中，所述文本块优化模块的执行步骤包括：根据所述第一客户需求业务，获得所述二级深度学习语义模型对所述第一客户需求业务的历史识别日志，其中，所述历史识别日志包括识别准确标识和文本块大小标识；提取所述历史识别日志中所述识别准确标识为准确的所述文本块大小标识；以文本块长为第一坐标轴，以文本块宽为第二坐标轴，以文本块高为第三坐标轴；根据所述第一坐标轴、所述第二坐标轴和所述第三坐标轴，构建寻优三维空间；将所述文本块大小标识分布于所述寻优三维空间，获得文本块分布坐标；基于所述文本块分布坐标进行离群坐标删除，获得集中文本块分布坐标；对所述集中文本块分布坐标进行密度分析，获得集中文本块分布坐标密度参数；提取所述集中文本块分布坐标密度参数的最大值坐标，生成所述第一目标文本块大小；其中，所述一级深度学习语义模型和所述二级深度学习语义模型的构建步骤包括：构建语义分析损失函数： ， ， ，其中，表征业务类型识别损失，表征第i次训练的预测业务类型标签，表征第i次训练的监督业务类型标签，表征分类损失，表征第i次训练对话序列的意图识别句，标记第j序号文本，表征第i次训练对话的意图识别句文本的上文文本，表征根据上文文本，即前j-1句子识别出的预测业务类型标签，表征业务类别数量，n表征计算损失的预设训练次数；根据所述语义分析损失函数，训练所述一级深度学习语义模型和所述二级深度学习语义模型。

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