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龙图腾网恭喜北京科杰科技有限公司申请的专利基于上下文理解的软件操作提示自动优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119598205B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510144049.2，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于上下文理解的软件操作提示自动优化方法及系统是由高海玲;高经郡;董明慧设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于上下文理解的软件操作提示自动优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于上下文理解的软件操作提示自动优化方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括通过采集用户软件操作的多维度上下文特征数据，利用多模态特征融合网络进行特征编码，采用双向长短时记忆网络建模时序依赖性，并基于多头注意力机制生成上下文语义表示向量，结合强化学习持续优化提示生成策略。本发明能够实现软件操作提示的个性化定制，提高提示内容的精准性和时效性，增强用户软件使用体验。

本发明授权基于上下文理解的软件操作提示自动优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于上下文理解的软件操作提示自动优化方法，其特征在于，包括：采集并构建用户软件操作的多维度上下文特征数据集，所述多维度上下文特征数据集包括用户在预设时间窗口内的历史操作序列数据、当前软件的界面状态数据、用户实时交互行为数据、软件运行环境数据中至少一种；对所述多维度上下文特征数据集进行数据标准化和时序对齐处理，生成预处理后的上下文特征数据；将所述预处理后的上下文特征数据输入多模态特征融合网络，分别对历史操作序列数据、界面状态数据、用户实时交互行为数据和软件运行环境数据进行特征编码，生成多模态特征向量；采用双向长短时记忆网络对所述多模态特征向量进行时序依赖性建模，捕获用户操作行为的动态演化规律，输出时序上下文特征；基于多头注意力机制对所述时序上下文特征的不同维度进行重要性加权，生成融合后的上下文语义表示向量；将所述上下文语义表示向量输入意图分类网络，预测用户操作意图和操作概率分布；基于所述用户操作意图在提示策略库中进行相似度匹配，选择匹配度最高的提示模板作为基础模板；将所述操作概率分布作为提示内容的重要性权重，对所述基础模板中的提示要素进行优先级排序；采用强化学习方法持续优化提示生成策略，将用户对历史提示信息的交互反馈数据作为奖励信号，通过策略网络学习提示内容的动态调整规则；根据所述动态调整规则对基础模板进行改写和补充，生成符合当前上下文的个性化提示信息。

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