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申请/专利权人：卓世智星(青田)元宇宙科技有限公司

摘要：本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及用于大语言模型的自然语言智能交互方法，包括：获取用户每次与智能客服沟通时长、与人工服务沟通时长、与智能客服沟通内容及与人工服务沟通内容的TF‑IDF向量，构成用户的各交互数据序列，分为交互样本集和交互测试集，构建交互样本集中交互数据序列的二元组，对交互数据序列聚类；计算各聚类簇的显著度，结合各聚类簇内所有交互数据序列的二元组，得到对应用户的有效访问二元组；对所有有效访问二元组聚类，根据各聚类簇内用户的交互样本集及交互测试集训练各种大语言模型，用于用户与智能客服之间的交互。本申请可提高对不同用户进行自然语言智能交互过程中做出回复的有效性，提高智能交互效率。

主权项：1.用于大语言模型的自然语言智能交互方法，其特征在于，包括以下步骤：获取用户每次与智能客服沟通时长记为第一时长、与人工服务沟通时长记为第二时长、与智能客服沟通内容的TF-IDF向量以及与人工服务沟通内容的TF-IDF向量，用于构成用户的各个交互数据序列，将用户的交互数据序列划分为交互样本集和交互测试集；针对用户的交互样本集中的各交互数据序列，基于交互数据序列内两个TF-IDF向量之间的相似度以及第一时长与第二时长的差异，构建交互数据序列的二元组，通过所述二元组对用户交互样本集中的交互数据序列聚类；根据任意两个聚类簇中所有交互数据序列的第一时长的变化趋势之间的差异，确定任意两个聚类簇之间的第一差异系数，结合聚类簇中所有交互数据序列的第一时长与第二时长之间的相关关系，确定各聚类簇的显著度；基于所有聚类簇的显著度结合各聚类簇内所有交互数据序列的二元组，得到对应用户的有效访问二元组；对所有用户的有效访问二元组聚类，根据各聚类簇内用户的交互样本集及交互测试集对各大语言模型进行训练，获取对应的大语言模型，对用户与智能客服之间智能交互；所述任意两个聚类簇之间的第一差异系数的确定过程为：根据聚类簇内所有交互数据序列中的第一时长和第二时长分别构建各聚类簇的第一时长序列、第二时长序列，并获取各聚类簇的第一时长的趋势统计量；分析任意两个聚类簇的第一时长序列的趋势统计量之间的差异，确定为所述任意两个聚类簇之间的第一差异系数；所述各聚类簇的第一时长序列、第二时长序列的构建过程包括：分别将聚类簇中所有交互数据序列的第一时长和第二时长按照交互数据序列对应的访问时间升序排列，构建聚类簇的第一时长序列、第二时长序列；所述各聚类簇的显著度，进一步包括：计算各聚类簇的第一时长序列与第二时长序列之间相关系数，将任意两个聚类簇的相关系数之间的差异作为任意两个聚类簇之间的第二差异系数；基于各聚类簇与其他每个聚类簇之间的第一差异系数及第二差异系数，确定各聚类簇的显著度；所述各聚类簇的显著度的计算公式为： ；其中，为第个聚类簇的显著度；和分别为第个聚类簇和第个聚类簇之间的第一差异系数和第二差异系数；为聚类簇的数量。

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