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申请/专利权人：上饶丫牛软件中心(个人独资)

摘要：本发明涉及信息技术服务领域，公开了一种基于情绪能量感知的物联网信息技术客服服务系统，包括客服模块、文本收集模块、情绪状态初步分析模块、情绪深入分析模块、回复模板生成模块及情绪感知服务模块。本发明能够识别用户的情绪变化，从而提供个性化的客户服务，增强用户体验和满意度，且根据用户的情绪状态和技术需求回复内容，有助于改进客服人员与用户之间的沟通品质，减少误解和冲突；同时通过云服务器存储所有的用户和客服交互的对话文本，有效地管理大量的数据，并确保数据的安全性和可访问性，云服务器可以保证数据的实时传输及处理，对于实时监控用户情绪并及时响应至关重要。

主权项：1.一种基于情绪能量感知的物联网信息技术客服服务系统，其特征在于，该基于情绪能量感知的物联网信息技术客服服务系统包括客服模块、文本收集模块、情绪状态初步分析模块、情绪深入分析模块、回复模板生成模块及情绪感知服务模块；其中，所述客服模块，用于与用户进行对接，并提供客服人员回复用户关于物联网信息技术问题的界面；所述文本收集模块，用于收集用户与客服交互过程中的对话文本，并通过超文本传输协议将对话文本发送到云服务器；其中，收集用户与客服交互过程中的对话文本，并通过超文本传输协议将对话文本发送到云服务器时，传输过程中使用超文本传输安全协议来加密数据，保护对话文本的安全，并使对话文本数据脱敏；所述情绪状态初步分析模块，用于在云服务器分析对话文本，识别出情绪波动，并筛选出用户；所述情绪状态初步分析模块包括特征提取模块、情绪波动量化模块、阈值设定模块、用户情绪波动计算模块、用户筛选模块及实时监控模块；所述特征提取模块，用于清洗对话文本数据，且将对话文本分解成单独的词汇，同时使用迁移学习，利用在大型语料库上预训练的模型提取文本特征；所述情绪波动量化模块，用于使用情感分析工具来评估文本的情感倾向及强度，并将情感分析的结果转换成数值；所述阈值设定模块，用于设定阈值，用于判断情绪波动的程度；其中，设定阈值时，设定目标函数： ；式中，θ表示阈值参数，J（θ）表示目标函数； F1_Score表示精确度和召回率的调和平均值；设定目标函数之后，为阈值参数选择先验分布，且选择初始的阈值参数集，计算目标函数，并收集计算结果及初始的阈值参数集作为初始数据点；使用初始数据点来训练高斯过程模型，且使用概率模型来计算搜索空间中每一点的后验概率和改进概率，同时选择具有最高改进概率的点作为下一个阈值参数；使用选择的阈值参数计算目标函数，并更新高斯过程；重复阈值参数的选择及高斯过程的更新，直到满足停止条件；停止条件满足后，选择使目标函数达到最优化的阈值参数作为最终的阈值；所述用户情绪波动计算模块，用于对每个用户，计算该用户对话文本的平均情绪波动数值，并通过比较用户的平均情绪波动数值与设定的阈值，判断用户是否处于情绪波动状态；所述用户筛选模块，用于筛选出平均情绪波动数值超过阈值的用户；所述实时监控模块，用于在云服务器上对实时的对话文本进行监控，并对筛选出的用户进行标记；所述情绪深入分析模块，用于在云服务器对筛选出的用户使用人工智能算法分析对应的对话文本数据，识别用户的情绪状态，并将分析结果同步至所述回复模板生成模块；所述情绪深入分析模块包括数值化模块、长短期记忆网络模块、模糊逻辑控制模块、部署模块、实时分析模块及结果输出模块；所述数值化模块，用于使用词袋模型将文本转换为数值形式；所述长短期记忆网络模块，用于使用标注好情绪状态的数据集来训练长短期记忆网络；使用标注好情绪状态的数据集来训练长短期记忆网络时，构建长短期记忆网络结构，并选择损失函数、优化器及评估指标；使用标注好情绪状态的数据集对使用长短期记忆网络架构构建的情绪概率获取模型进行训练、验证及评估，同时根据情绪概率获取模型的表现调整超参数；所述模糊逻辑控制模块，用于基于长短期记忆网络的输出，对情绪状态分类；其中，基于长短期记忆网络的输出，对情绪状态分类时，定义模糊逻辑控制的输入变量和输出变量，并为每个输入变量及输出变量定义模糊集合和隶属度函数，且基于情绪概率和领域知识定义规则，同时构建规则库；将长短期记忆网络的输出输入隶属度函数并转换为模糊集合的隶属度值；对规则库中的每一条规则，根据输入的模糊集合隶属度值进行激活，且通过模糊逻辑的推理机制计算每个输出模糊集合的综合隶属度，同时将推理得到的模糊集合的隶属度值转换为精确输出；所述部署模块，用于将训练好的长短期记忆网络及模糊逻辑控制模块部署到云服务器上，并创建应用程序编程接口，接收文本数据及情绪状态初步分析的结果；所述实时分析模块，用于通过应用程序编程接口接收筛选出的用户实时对话的文本数据，且对实时接收的文本数据进行预处理和特征提取，并将处理后的数据输入训练好的长短期记忆网络及模糊逻辑控制模块进行分析，得出情绪状态；所述结果输出模块，用于将情绪状态的分析结果以JSON格式同步至所述回复模板生成模块中；所述回复模板生成模块，用于根据情绪状态及技术需求生成对应的回复模板；所述回复模板生成模块包括矩阵构建模块、聚类模块及回复模板分类模块；其中，所述矩阵构建模块，用于构建情绪需求矩阵，且情绪需求矩阵的行表示不同的情绪状态，列表示用户技术需求的不同类别；所述聚类模块，用于使用聚类算法对用户的技术需求进行分类；所述回复模板分类模块，用于对每种技术需求，收集若干回复模板，且若干回复模板覆盖不同的情绪状态；所述情绪感知服务模块，用于根据用户情绪状态提供服务，同时服务内容基于用户的技术需求，且与用户情绪状态相匹配。

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