一种基于人工智能的历史交互信息处理方法

本发明提出一种基于人工智能的历史交互信息处理方法，包括：对与用户关联的历史交互数据集进行处理并生成结构化异构数据；通过预训练的多模态特征提取模型，对结构化异构数据进行语义解析、情感识别及跨模态关联编码，生成包含文本语义特征与语音情感特征的多模态特征向量；基于多模态特征向量，通过时序深度学习模型提取历史交互数据中的事件关联特征、诉求演化路径及风险预测指标；通过跨模态注意力融合算法，动态加权整合多模态特征向量与事件关联特征、诉求演化路径及风险预测指标，构建适配实时场景与用户状态的动态提示模板。本发明显著提升OTA平台客服服务效能，在提升服务效率、降低运营成本、规避法律风险等方面具有显著商业价值。