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龙图腾网恭喜深圳市启明智显科技有限公司申请的专利一种基于AI智能笔筒的人机交互方法与装置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：CN119782487B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510272236.9，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于AI智能笔筒的人机交互方法与装置是由朱斌设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI智能笔筒的人机交互方法与装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于AI智能笔筒的人机交互方法与装置，适用于数据处理技术领域，该方法包括：对历史对话信息与提问语音信息进行处理，根据生成的历史对话文本向量、提问语音文本向量、相邻区域半径与相邻区域向量数量信息，生成初始历史对话关键词向量与初始提问语音关键词向量；根据初始历史对话关键词向量、初始提问语音关键词向量与特征映射向量，生成目标历史对话关键词向量与目标提问语音关键词向量，结合历史对话文本向量，生成回复文本信息与回复语音信息。本申请精准提取历史对话内容和当前提问内容的关键词，通过关键词明确具体语境与细分话题，通过引入历史对话内容参考生成回复信息，经深度语义分析提升AI智能笔筒的上下文理解能力。

本发明授权一种基于AI智能笔筒的人机交互方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于AI智能笔筒的人机交互方法，其特征在于，包括：获取历史对话信息以及用户输入的提问语音信息；对所述历史对话信息以及提问语音信息进行转换处理，生成多个历史对话文本向量以及多个提问语音文本向量；根据多个所述历史对话文本向量、多个所述提问语音文本向量、预设的相邻区域半径以及预设的相邻区域向量数量信息，生成初始历史对话关键词向量以及初始提问语音关键词向量；根据所述初始历史对话关键词向量、初始提问语音关键词向量以及多个预设的特征映射向量，生成目标历史对话关键词向量以及目标提问语音关键词向量；根据所述历史对话文本向量以及目标历史对话关键词向量，构建对话文本特征结构图；根据所述对话文本特征结构图以及目标提问语音文本关键词向量，生成回复文本信息以及回复语音信息；所述根据多个所述历史对话文本向量、多个所述提问语音文本向量、预设的相邻区域半径以及预设的相邻区域向量数量信息，生成初始历史对话关键词向量以及初始提问语音关键词向量的步骤，具体包括：根据多个所述历史对话文本向量以及多个所述提问语音文本向量，生成人机交互文本向量集合；所述人机交互文本向量集合包括多个人机交互文本向量；对所述人机交互文本向量集合的元素进行随机抽取，得到人机交互文本中心向量；计算各个所述人机交互文本向量以及人机交互文本中心向量的欧几里得距离，得到交互文本向量距离；当所述交互文本向量距离小于等于预设的相邻区域半径时，将所述交互文本向量距离对应的人机交互文本向量作为人机交互文本相邻区域向量；根据所述人机交互文本相邻区域向量以及预设的相邻区域向量数量信息，生成初始历史对话关键词向量以及初始提问语音关键词向量；所述根据所述人机交互文本相邻区域向量以及预设的相邻区域向量数量信息，生成初始历史对话关键词向量以及初始提问语音关键词向量的步骤，具体包括：统计所述人机交互文本相邻区域向量的数量，得到交互文本邻域向量数量信息；判断所述交互文本邻域向量数量信息是否大于等于预设的相邻区域向量数量信息；若是，则将所述人机交互文本中心向量确定为人机交互文本核心向量；若否，则将所述人机交互文本中心向量确定为人机交互文本非核心向量；统计所述人机交互文本核心向量以及人机交互文本非核心向量的数量，得到交互文本核心向量数量以及交互文本非核心向量数量；判断所述交互文本核心向量数量以及交互文本非核心向量数量之和是否等于所述人机交互文本向量集合的元素数量；若是，则根据所述人机交互文本核心向量以及人机交互文本非核心向量，生成初始历史对话关键词向量以及初始提问语音关键词向量；若否，则根据所述人机交互文本向量集合、人机交互文本核心向量以及人机交互文本非核心向量，得到剩余交互文本向量集合；将所述剩余交互文本向量集合作为人机交互文本向量集合，并返回所述对所述人机交互文本向量集合的元素进行随机抽取，得到人机交互文本中心向量的步骤；所述根据所述人机交互文本核心向量以及人机交互文本非核心向量，生成初始历史对话关键词向量以及初始提问语音关键词向量的步骤，具体包括：计算各个所述人机交互文本非核心向量以及各个所述人机交互文本核心向量的欧氏距离，得到交互文本非核心点确认距离；判断所述交互文本非核心点确认距离是否小于等于预设的相邻区域半径；若是，则将所述交互文本非核心点确认距离对应的人机交互文本非核心向量作为人机交互文本边缘点向量；若否，则将所述交互文本非核心点确认距离对应的人机交互文本非核心向量作为人机交互文本冗余点向量；根据所述人机交互文本核心向量以及人机交互文本边缘点向量，生成多个交互文本关键词向量；对所述交互文本关键词向量进行数值分离提取处理，生成初始历史对话关键词向量以及初始提问语音关键词向量；所述多个预设的特征映射向量包括预设的检索映射向量、预设的索引映射向量以及预设的内容映射向量；所述根据所述初始历史对话关键词向量、初始提问语音关键词向量以及多个预设的特征映射向量，生成目标历史对话关键词向量以及目标提问语音关键词向量的步骤，具体包括：根据所述初始历史对话关键词向量、初始提问语音关键词向量、预设的检索映射向量、预设的索引映射向量以及预设的内容映射向量，计算初始历史对话关键词检索向量、初始历史对话关键词索引向量、初始历史对话关键词内容向量、初始提问语音关键词检索向量、初始提问语音关键词索引向量以及初始提问语音关键词内容向量；根据所述初始历史对话关键词检索向量以及初始历史对话关键词索引向量，计算初始历史对话关键词查询变量；根据所述初始提问语音关键词检索向量以及初始提问语音关键词索引向量，计算初始提问语音关键词查询变量；对所述初始历史对话关键词查询变量以及初始提问语音关键词查询变量进行标准化处理，得到初始历史关键词查询缩放变量以及初始提问关键词查询缩放变量；根据所述初始历史关键词查询缩放变量以及初始历史对话关键词内容向量，计算目标历史对话关键词向量；根据所述初始提问关键词查询缩放变量以及初始提问语音关键词内容向量，计算目标提问语音关键词向量；将所述初始历史对话关键词向量与预设的检索映射向量进行点积运算，得到初始历史对话关键词检索向量；将所述初始历史对话关键词向量与预设的索引映射向量进行点积运算，得到初始历史对话关键词索引向量；将所述初始历史对话关键词向量与预设的内容映射向量进行点积运算，得到初始历史对话关键词内容向量；将所述初始提问语音关键词向量与预设的检索映射向量进行点积运算，得到初始提问语音关键词检索向量；将所述初始提问语音关键词向量与预设的索引映射向量进行点积运算，得到初始提问语音关键词索引向量；将所述初始提问语音关键词向量与预设的内容映射向量进行点积运算，得到初始提问语音关键词内容向量；将所述初始历史对话关键词检索向量与初始历史对话关键词索引向量的转置矩阵进行点积运算，计算结果作为初始历史对话关键词查询变量；将所述初始提问语音关键词检索向量与初始提问语音关键词索引向量的转置矩阵进行点积运算，计算结果作为初始提问语音关键词查询变量；将所述初始历史关键词查询缩放变量以及初始历史对话关键词内容向量相乘，相乘结果作为目标历史对话关键词向量；将所述初始提问关键词查询缩放变量以及初始提问语音关键词内容向量相乘，相乘结果作为目标提问语音关键词向量。

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