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龙图腾网获悉江西智稳资安数字科技有限公司申请的专利基于AI语义理解的催收对话生成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：CN119416762B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202411500501.6，技术领域涉及：G06F40/186；该发明授权基于AI语义理解的催收对话生成方法及系统是由程小飞;吴冬文设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI语义理解的催收对话生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于AI语义理解的催收对话生成方法及系统，通过获取并利用第一虚拟催收数字人的数字人风格画像向量和初始催收对话流，实现了对催收对话风格的精准把控与转换。通过对每个催收风格模板对话的催收模板子对话序列进行风格流转向量提取，并结合第一虚拟催收数字人的数字人风格画像向量，通过催收风格转换网络进行第一催收风格转换，最终生成与目标催收风格相匹配的目标催收对话流，不仅提高了催收对话的生成效率，还确保了催收对话风格的准确性和一致性，从而提升了催收效果和用户满意度。

本发明授权基于AI语义理解的催收对话生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI语义理解的催收对话生成方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一虚拟催收数字人的数字人风格画像向量和初始催收对话流，所述第一虚拟催收数字人的数字人风格画像向量是对历史数字人催收对话进行催收风格画像特征提取生成的，所述历史数字人催收对话包含所述第一虚拟催收数字人的催收风格模板，所述数字人风格画像向量是用于鉴别虚拟催收数字人的催收风格画像的催收风格语义向量；所述初始催收对话流包括X个催收风格模板对话，每个催收风格模板对话均包含第二虚拟催收数字人的催收风格模板； 对每个催收风格模板对话所对应的催收模板子对话序列进行风格流转向量提取，生成每个催收风格模板对话所对应的风格流转向量，任意一个催收风格模板对话所对应的催收模板子对话序列均包括Y个催收模板子对话，Y小于X； 通过催收风格转换网络对每个催收风格模板对话所对应的风格流转向量，该催收风格模板对话所对应的催收模板子对话序列，以及所述第一虚拟催收数字人的数字人风格画像向量进行第一催收风格转换，生成每个催收风格模板对话的催收风格转换结果； 依据所述X个催收风格模板对话的催收风格转换结果，生成所述初始催收对话流对应的目标催收对话流； 所述对每个催收风格模板对话所对应的催收模板子对话序列进行风格流转向量提取，生成每个催收风格模板对话所对应的风格流转向量的步骤，包括： 获取第a个催收风格模板对话所对应的催收模板子对话序列，a不大于X； 对所述第a个催收风格模板对话所对应的催收模板子对话序列中各个催收模板子对话分别进行上下文语义节点提取，生成每个催收模板子对话的上下文语义节点的语义联系特征； 针对第a个催收风格模板对话所对应的每个催收模板子对话，将其上下文语义节点视为语义关系图中的节点，根据上下文语义节点的语义联系特征，在所述节点之间建立边，并按照催收模板子对话的语义跳转顺序排列各个所述节点，构建所述语义关系图，该语义关系用于反映第a个催收风格模板对话所对应的催收模板子对话在语义层面的结构关系； 对构建好的语义关系图进行节点聚类分析，具体从语义关系图中的一个目标节点开始，搜索与该目标节点的边的权重大于设定权重且在语义跳转顺序上相邻的关联节点，将该目标节点和对应的关联节点标记为一个潜在聚类，生成聚类后的语义节点组； 对于每个聚类后的语义节点组，构建其对应的组内语义向量，对所有语义节点组对应的组内语义向量进行组间关系分析，将每两个语义节点组内语义向量之间的关系度量值组成一个组间关系矩阵，所述组间关系矩阵用于反映不同语义节点组之间的语义相似性或差异性关系； 将所述组间关系矩阵中的元素按照设定顺序进行排列，所述设定顺序基于语义关系图中节点的原始顺序或者预定义的顺序； 对排列后的组间关系矩阵中的元素进行编码操作，生成初始风格流转向量，所述初始风格流转向量用于反映第a个催收风格模板对话所对应的催收模板子对话在语义跳转顺序和语义联系特征下的整体风格流向特征，包含了各个语义节点组之间的关系信息； 对所述初始风格流转向量进行特征空间变换，生成所述第a个催收风格模板对话所对应的风格流转向量。

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