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申请/专利权人：河北比特聚客科技有限公司

摘要：本发明提供了一种基于大模型处理的智能客服问答系统及方法，其系统包括：语言信息分析模块，用于读取用户终端输入的语言信息，并对语言信息进行分析，输出用户的对话需求与情感状态；问答模块，用于基于对话需求在综合知识库中匹配最佳答复内容，并基于情感状态确定回应方式，且根据回应方式将最佳答复内容向用户终端进行答复输出；学习优化模块，用于实时读取用户基于答复输出的反馈信息，并对反馈信息进行学习，动态优化答复内容与答复方式；部署配置模块，用于将动态优化答复内容与答复方式进行封装，并对封装结果进行多平台权限部署配置，不仅能提高企业运营效率，还能在竞争激烈的市场中提升企业的服务品质和客户满意度。

主权项：1.一种基于大模型处理的智能客服问答系统，其特征在于，包括：语言信息分析模块，用于读取用户终端输入的语言信息，并对语言信息进行分析，输出用户的对话需求与情感状态；问答模块，用于基于对话需求在综合知识库中匹配最佳答复内容，并基于情感状态确定回应方式，且根据回应方式将最佳答复内容向用户终端进行答复输出；学习优化模块，用于实时读取用户基于答复输出的反馈信息，并对反馈信息进行学习，动态优化答复内容与答复方式；部署配置模块，用于将动态优化答复内容与答复方式进行封装，并对封装结果进行多平台权限部署配置；语言信息分析模块，包括：语言输入单元，用于基于用户终端接入聊天界面，并在聊天界面显示用户终端输入的语言信息；语言信息处理单元，用于对语言信息进行数据处理，获得纯净语言信息；语言信息分析单元，用于对纯净语言信息进行识别解析，输出用户的对话需求与情感状态；语言信息处理单元，包括：信息读取子单元，用于对语言信息进行读取，确定语言信息对应的语音信号数据；信号数据处理子单元，用于对语音信号数据进行增强处理，获得第一语音信号数据，同时，对第一语音信号数据进行频谱分析，并基于分析结果提取人声语音信号的信号段；模型构建子单元，用于对人声语音信号的信号段进行学习，确定人声语音信号的信号段的基准频谱特征，并根据人声语音信号的信号段的基准频谱特征构建语音信号噪声识别模型；信号滤波子单元，用于：将第一语音信号数据输入至语音信号噪声识别模型中进行频谱特征识别，并根据识别结果将第一语音信号数据中与基准频谱特征不一致的语音信号数据进行标记，并根据标记结果确定异常语音信号段；对异常语音信号段对应的噪声信号进行过滤，获得第二语音信号数据，其中第二语音信号数据即为纯净语言信息；问答模块，包括：内容匹配单元，用于：获取得到的对话需求，并将对话需求转换为对话文本；基于语法解析规则对对话文本进行分词和词性标注，并基于分词和词性标注结果提取对话文本中的实体信息以及关键执行动作；基于实体信息将对话文本中的上下文的关键执行动作进行文本关联，并基于文本关联结果确定对话意图和需求，且基于对话意图和需求对综合知识库进行遍历，得到最佳答复内容；回应单元，用于：对情感状态进行解析，确定用户当前时刻的情感倾向和情感强度，并基于情感倾向确定用户的情感状态类别，同时，基于情感强度确定用户的情感倾向的量化参量；基于情感状态类别和量化参量从预设的多维回应策略库中调取目标回应方式，并基于目标回应方式将最佳答复内容向用户终端进行答复输出；优化单元，用于基于答复输出结果对用户的实时情感状态进行复检，并基于复检结果确定用户的情感状态变化特征，且基于情感变化特征对目标回应方式进行同步调整；加密及记录单元，用于：基于同步调整结果获取用户随时间序列的全问答数据内容，并基于多类别加密密钥对全问答数据内容进行混合加密；对混合加密后的全问答数据进行记录存储，并基于用户身份对记录存储结果进行归属标记；优化单元，包括：结果获取子单元，用于获取用户的情感状态以及情感变化特征，并当用户的情感状态为消极状态时，基于情感变化特征确定用户的情感改变趋势和情感改变量；内容确定子单元，用于基于情感改变趋势和情感改变量确定情感引导介入时机以及情感引导方向和情感引导内容；引导子单元，用于基于情感引导介入时机以及情感引导方向和情感引导内容对用户进行情感状态引导，并基于情感状态引导的同时同步进行应答回复；学习优化模块，包括：信息收集单元，用于基于答复输出结果获取不同用户的反馈信息，并对反馈信息进行聚类处理，得到多维度子反馈数据组；漏洞确定单元，用于基于评估指标分别对多维度子反馈数据组中各子反馈数据组进行评估，得到每一维度运行效果，并基于每一维度运行效果与预设的基准条件的差异确定优化任务；优化单元，用于：基于客服问答机制确定每一维度的影响权重，并基于影响权重和优化任务对反馈信息进行迭代学习；基于迭代学习结果对答复内容与答复方式进行动态优化。

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