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龙图腾网获悉上海市大数据中心申请的专利一种基于语义可配置的多模态智能客服对话的方法和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：CN116306679B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202211103515.5，技术领域涉及：G06F40/35；该发明授权一种基于语义可配置的多模态智能客服对话的方法和系统是由贝聿运;朱俊伟;陈祺;徐智蕴;方海宾;贝文馨;王倩璐;张晓东;陈飞飞;毛亚青设计研发完成，并于2022-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义可配置的多模态智能客服对话的方法和系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于语义可配置的多模态智能客服对话的方法和系统，所述方法包括：准备文本语料和图片语料；使用文本语义模型对文本语料进行模型调优，输出语义向量，使用图像语义模型对图片语料特征提取后进行图像到文本的语义转换，输出语义向量；将处理流程颗粒化为思考单元，利用思考单元配置引导场景；将所有引导场景中的意图的话术转换为语义向量，并组织为语义查询树；将多模态输入信息转换为语义向量，通过语义查询树查找是否触发意图，如触发则进入至引导场景中的一个思考单元，从当前思考单元开始，逐个计算每个思考单元，并查找下一思考单元，直到返回最后答案为止。本申请实现了支持文字和图像等多模态的用户交互的智能客服会话。

本发明授权一种基于语义可配置的多模态智能客服对话的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于语义可配置的多模态智能客服对话的方法，其特征在于，包括： S1、语料准备：准备用于文本语义模型调优的文本语料，文本语料包括问句对和是否相似的标签；准备用于图像语义模型训练的图片语料，图片语料包括图片和图片对应的文本描述； S2、语义表示模型训练：使用预设的文本语义模型对文本语料进行模型调优，按分类任务训练后将代表整句话语义的向量设置为输出并导出模型；使用预设的图像语义模型对图片语料进行特征提取后，再加上Decoder网络进行图像到文本的语义转换，输出与文本语义模型形状一致的语义向量表示； S3、配置引导场景：将智能客服可能需要的处理流程颗粒化为思考单元，每个思考单元代表一个处理过程，包括意图分析、选项匹配或条件判断，选择M个可重复的思考单元，配置好每个思考单元的参数后使用单向边将所有思考单元组织成一个有向无环图，形成一个引导场景； S4、多模态意图分析：将所有配置的引导场景中的意图上的话术使用预设的文本语义模型和图像语义模型转换为语义向量，并组织为语义查询树，将用户的多模态输入信息通过文本语义模型和图像语义模型转换为语义向量，并通过语义查询树查找是否触发意图； S5、引导路径计算：当用户触发一个意图，则表示进入至引导场景中的一个思考单元，从当前思考单元开始，逐个计算每个思考单元，并查找下一个思考单元，直到返回最后答案为止； 步骤S4具体包括如下步骤： S41、将L个引导场景所包括的T条话术使用预设的文本语义模型和图像语义模型转换成对应的T个语义向量V，其中，每个引导场景包括O个意图，每个意图包括P个话术，O≥1，L≥1，P≥1，； S42、计算每个意图中的P个语义向量的中心点向量S， ； S43、将T个语义向量V按照意图的中心点向量S和语义向量V组织成两级语义查询树； S44、将用户输入的文字或图像使用训练的文本语义模型或图像语义模型转换为查询向量Q，使用该查询向量Q查找相似度最高的前H个中心向量，H=1，再查找出最相似的话术向量V，如果查询向量Q与话术向量V的相似度大于预设阈值R，则表示触发意图，否则，表示未触发任何意图。

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