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申请/专利权人：厦门鹅卵石网络科技有限公司
摘要：本申请提供一种多模态的对话数据痛点洞察方法、装置、设备及存储介质，该方法通过第一特征编码层，对多种模态数据进行数据特征提取，并进行数据特征的合并，形成统一的特征表示，能够更全面地捕捉对话数据中的信息，增强了模型的特征表达能力，提高了对用户痛点的识别和理解能力，使得用户痛点洞察更全面、更准确。通过角色信息编码层，提取每条消息对应的角色信息特征，避免对非用户对话数据的痛点识别错误；第二特征编码层对多模态特征和角色信息特征进行协同编码，提高用户痛点洞察的准确性；位置解码层能够识别对话信息特征中的痛点实体及其位置，为每个痛点实体提供位置预测概率值，有助于精确定位痛点。
主权项：1.一种多模态的对话数据痛点洞察方法，其特征在于，用于痛点预测模型，所述痛点预测模型包括第一特征编码层、角色信息编码层、第二特征编码层、位置解码层，所述方法包括：将对话数据输入到痛点预测模型中；基于第一特征编码层，提取所述对话数据中的至少一种模态数据的数据特征，并进行数据特征的合并，获得多模态特征；基于角色信息编码层，识别所述对话数据中各条消息对应的角色信息特征，获得角色信息特征；基于第二特征编码层，对所述多模态特征和所述角色信息特征进行协同特征编码，获得对话信息特征；基于位置解码层，识别所述对话信息特征中的痛点实体的实体位置，获得各所述痛点实体的位置预测概率值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门鹅卵石网络科技有限公司 多模态的对话数据痛点洞察方法、装置、设备及存储介质
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