一种基于多模态对话状态机的关键信息动态捕捉与双向验证方法及系统

本发明公开一种基于多模态对话状态机的关键信息动态捕捉与双向验证方法及系统，涉及人工智能实时交互信息处理领域。该方法构建包含信息捕捉态、双向验证态、纠错交互态和完成态的多模态对话状态机，通过Transformer模型实现语音与文本的跨模态特征融合；执行双向验证机制，内部一致性验证通过比对地点表述与天气接口数据，设定温度偏差大于5℃、降雨量小于10mm等量化冲突判定标准，外部知识库验证调用地域产业知识图谱、行业政策数据库等，基于log(地区行业GDP/全国行业GDP)计算规模指数等方式构建特征向量并计算余弦相似度；利用强化学习模型动态调整验证策略。系统包括状态机构建、特征融合、双向验证、纠错交互和动态优化等模块。此外，还涉及计算机可读存储介质、温度语义映射方法及产业特征向量构建方法。本发明可应用于金融客服、政务咨询、智能问诊等场景，能有效提高行业验证准确率至89%，降低平均响应延迟至0.38秒，减少人工复核成本，显著提升信息核验效率与准确性。