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龙图腾网获悉江苏户传科技有限公司申请的专利一种多模态学习自动化投诉内容分析与分类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：CN119669867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510187948.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种多模态学习自动化投诉内容分析与分类方法及系统是由郑庆亚;陈飞;黄青青;柳青;袁紫依;朱泉设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态学习自动化投诉内容分析与分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态学习自动化投诉内容分析与分类方法及系统，涉及语义分析技术领域，包括：收集多模态投诉数据，对收集的多模态投诉数据进行预处理；提取预处理后多模态投诉数据的特征，融合不同模态数据的特征；使用融合后的特征构建投诉内容分类模型，进行模型训练，评估和优化训练后的模型；部署优化后的模型进行实时分类。本发明提供的多模态学习自动化投诉内容分析与分类方法快速准确地分类投诉内容，并根据投诉的主要类别、情感倾向和具体主题提出针对性的处理策略。自动触发紧急响应机制，保障问题得到即时处理，确保资源的有效利用。从历史数据学习，不断优化决策规则，提高处理策略的智能化水平和客户满意度。

本发明授权一种多模态学习自动化投诉内容分析与分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多模态学习自动化投诉内容分析与分类方法，其特征在于，包括： 收集多模态投诉数据，对收集的多模态投诉数据进行预处理； 提取预处理后多模态投诉数据的特征，融合不同模态数据的特征； 使用融合后的特征构建投诉内容分类模型，进行模型训练，评估和优化训练后的模型； 部署优化后的模型进行实时分类； 所述提取预处理后多模态投诉数据的特征包括构建多输入特征提取模型，通过四个分支处理文本、图像、音频和情境数据，提取各模态特征，形成初步特征表示； 引入特征交互层，应用自注意力机制优化特征关系，并通过特征交互机制生成综合的联合特征表示； 基于特征交互层生成的联合特征表示，设计上下文感知的融合策略，动态调整特征融合权重，优化融合效果； 所述生成的联合特征表示包括对从文本、图像、音频和情境数据中提取的特征向量进行加权处理； 通过计算每个特征向量与其他特征向量的相似度，自注意力机制自动调整和优化不同特征之间的权重和关联； 在自注意力机制处理后，特征交互层将所有加权后的特征向量进行融合和交互学习，捕捉模态间的潜在关联，通过特征交互机制将各模态的特征进行组合和优化； 当特征交互层处理完成后，生成联合特征表示； 优化融合策略包括在联合特征表示的基础上，根据实时分析的上下文信息，生成动态权重调整联合特征表示； 通过对优化后的联合特征表示进行训练，利用历史数据中的模式和实时反馈的信息，进一步调整特征融合策略，生成最终优化的联合特征表示； 所述构建投诉内容分类模型包括使用最终优化的联合特征表示作为输入构建多输出深度学习模型，模型的底层特征提取层首先共享输入的联合特征表示，通过多层神经网络进行初步的特征处理； 模型分为三个并行的任务分支，所述任务分支包括主分类任务分支、情感分析任务分支和主题识别任务分支； 主分类任务分支使用从初级特征层进一步处理的特征，通过多层全连接神经网络进行深入学习，最终输出投诉的主要类别； 情感分析任务分支从共享的初级特征层开始，增加神经层来捕捉情绪特征，神经层专注于理解情感倾向，最终输出投诉的情感倾向； 主题识别任务分支从共享的初级特征层出发，加入文本分析层处理文本数据，识别和归类文本中的关键主题，最终输出投诉的具体主题； 在模型的训练阶段，定义综合损失函数来同时考虑主分类、情感分析和主题识别的任务效果，使用多任务学习策略来优化分支； 通过梯度下降算法调整模型的权重和偏置，采用Adam优化算法进行动态学习率调整； 每个训练周期结束后，使用独立的验证集对模型的性能进行评估，并根据评估结果进行超参数的调整； 所述进行实时分类包括模型部署后，实时接收新的投诉数据，对数据进行预处理并提取联合特征表示，将其输入到模型中进行分类，模型根据输入特征同时输出投诉的主要类别、情感倾向和具体主题； 提取的特征被输入到已训练的深度学习模型中，同步输出投诉的主要类别、情感倾向和具体主题； 输出结果随即送入动态决策引擎，动态决策引擎构建基于决策树的决策模型，针对各种情境生成处理策略； 若主要类别为安全问题，触发紧急响应机制，启动自动化监控和即时报告流程，实时监控系统状态，自动发送紧急通知到相关部门和管理层，确保即时处理； 若主要类别为产品质量或服务反馈，则进入情感分析流程； 对于负面情感，引入情绪识别技术进一步分析投诉的紧迫性和严重性，调整响应优先级和资源分配； 对于正面或中性情感，进行满意度预测分析，预测客户对当前处理进度的满意度后推进到主题识别流程； 根据主题识别的结果，对于退款请求，触发财务流程，根据客户历史数据和购买模式预测潜在的退款风险，并据此调整库存和定价策略； 对于产品建议的主题，整合客户反馈并生成报告。

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