一种结合迁移学习的智能客服跨项目经验迁移方法

本发明公开了一种结合迁移学习的智能客服跨项目经验迁移方法，S1、生成源项目特征集；S2、生成包含共享特征层的源项目优化模型；S3、通过贝叶斯优化对源项目优化模型中的共享特征层参数进行全局优化；S4、生成优化后的目标项目特征集；S5、构建目标项目模型；S6、对目标项目模型进行微调训练；S7、在目标项目数据集上对微调后的目标项目模型进行语义一致性评估、响应准确率评估和业务逻辑匹配度评估；S8、将通过性能验证的目标项目模型部署至目标项目智能客服系统中。本发明实现了跨项目智能客服系统高效部署的同时，显著提高了模型的迁移效率和服务质量，能够广泛应用于多个行业的智能客服场景中。