一种基于深度语义理解的智能客服FAQ匹配方法及系统

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一种基于深度语义理解的智能客服FAQ匹配方法及系统
申请号:CN202510810974
申请日期:2025-06-17
公开号:CN120316237B
公开日期:2025-11-21
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于深度语义理解的智能客服FAQ匹配方法及系统,包括:将用户提交的原始问句通过大语言模型改写为符合金融领域专业术语及FAQ知识库格式的改写问句;利用意图分类模型和实体识别模型识别原始问句的意图和实体,并将识别得到的意图和实体分别与原始问句和改写问句融合,生成原始拼接文本和改写拼接文本;通过语义匹配模型将原始拼接文本和改写拼接文本编码为原始向量和改写向量,并分别计算原始向量、改写向量与预处理FAQ知识库中问题项语义向量的相似度,以筛选最优答案。本发明能够显著提升FAQ匹配准确率,避免大模型生成答案的幻觉风险,提高可靠性。
技术关键词
意图分类模型 智能客服 语义向量 实体识别模型 文本 大语言模型 标签 序列 编码器 条件随机场 生成答案 意图类别 列表 金融 标记
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