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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于预训练模型的用户对话和画像的意图预测方法。本方法包括：首先，结合训练数据构建意图分析模型以优化用户对话和画像意图的预测效果；然后，训练用户反馈分类模型，将用户反馈类别分为低反馈和高反馈；接着，当用户与智能销售客服对话过程中发生低反馈时，对用户意图进行预测，得到意图关键词；最后，通过意图关键词检索相应的案例和解决方案，反馈给智能销售客服，以更好地服务客户。本发明不仅能够提升用户的购买率，同时也能提高用户的满意度，并且对于传统的智能销售客服的智能化提升有重要意义。
主权项：1.一种基于预训练模型的用户对话和画像的意图预测方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）基于预训练的LLama3-7b模型，结合训练数据，通过强化学习构建意图分析模型，所述训练数据包括用户对话和用户画像；（2）基于预训练的Bert模型，结合训练数据，训练用户反馈分类模型，将用户反馈类别分为低反馈和高反馈；（3）根据用户和智能销售客服的对话中用户的反馈情况，通过用户反馈分类模型评估是否触发意图分析机制，所述意图分析机制在低反馈时触发，在高反馈时不触发；（4）触发步骤（3）所述机制后，通过意图分析模型读取用户和智能销售客服对话历史以及用户的画像特征，通过意图分析模型分析用户意图，得到意图关键词；（5）根据步骤（4）得到的意图关键词，检索与所述意图关键词相应的案例和解决方案，返回给智能销售客服，智能销售客服将收到的案例和解决方案与当前的谈话结合，生成新的回复返回给用户。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于预训练模型的用户对话和画像的意图预测方法
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