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申请/专利权人：深圳品阔信息技术有限公司

摘要：本发明涉及数据处理的技术领域，公开了一种基于人工智能的会话生成方法、装置、设备及存储介质。所述基于人工智能的会话生成方法包括：获取观众在电商直播过程中的第一观众数据和第二观众数据；将第一观众数据和第二观众数据输入至预设的个性化学习模型中，得到第一回复策略；基于预设的情感分析算法，分别对第一观众数据和第二观众数据进行情感倾向分析，得到情感特征数据和需求特征数据。本发明利用深度学习模型分析观众数据生成的策略，能够更好地理解观众的个人喜好、情感倾向和性格特征，从而产生高度个性化的会话内容。通过实时调整回复策略以适应观众情绪和需求的变化，增加观众对电商直播的参与度和满意度，进而提升购买转化率。

主权项：1.一种基于人工智能的会话生成方法，其特征在于，所述基于人工智能的会话生成方法，包括以下步骤：获取观众在电商直播过程中的第一观众数据和第二观众数据，其中，所述第一观众数据至少包括观众点击行为数据、观众搜索行为数据、观众购买行为数据、观众评论数据；所述第二观众数据至少包括商品偏好数据、品牌偏好数据、评价偏好数据、购买历史偏好数据；将第一观众数据和第二观众数据输入至预设的个性化学习模型中，得到第一回复策略；其中，所述个性化学习模型为经过提前训练得到的深度学习模型；基于预设的情感分析算法，分别对第一观众数据和第二观众数据进行情感倾向分析，得到情感特征数据和需求特征数据；基于预设的性格分析算法，对第一观众数据和第二观众数据进行性格分析，得到性格特征数据和个性化推荐特征数据；基于预设的特征整合规则，对所述情感特征数据、所述需求特征数据和所述性格特征数据和所述个性化推荐特征数据进行特征整合，得到观众画像，其中，所述基于预设的特征整合规则，对所述情感特征数据、所述需求特征数据和所述性格特征数据和所述个性化推荐特征数据进行特征整合，得到观众画像包括：根据不同特征的影响力和重要性，设定不同的权重，将不同来源的特征数据格式进行统一，去除重复、无效或缺失的数据，确保特征数据的质量和准确性，将情感特征数据、所述需求特征数据和所述性格特征数据和所述个性化推荐特征数据根据权重进行加权平均，进行多维度融合，基于特征融合的结果，生成观众的画像；根据所述观众画像，对所述第一回复策略进行修正，得到第二回复策略；将所述第一回复策略与所述第二回复策略输入至训练后的多维度动态会话生成模型中，得到最终的个性化回复策略；其中，所述最终的个性化回复策略用于自动化地生成针对直播场景中特定观众的个性化的会话内容，通过AI数字主播以文字或者语音形式向观众展现。

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