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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于文旅大模型智能语音交互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：CN120930808B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511473186.7，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于文旅大模型智能语音交互系统是由王春鹏;贾如春设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于文旅大模型智能语音交互系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于文旅大模型智能语音交互系统，属于人机交互技术领域，具体包括：获取用户相邻两次对话文本A和B并提取语义特征向量，并计算关联度，若关联度大于等于预设阈值，则将文本A与文本B进行整合得到综合文本；计算情绪差值，若差值未超阈值，则对对话文本A进行重写，得到修正文本；分别对修正文本A和回复文本进行需求关键词识别，并将识别结果进行比对，得到缺失需求关键词集合，根据所述需求关键词集合确定文本B对应的回复文本b；以综合文本情绪类别为用户当前情绪，将其与回复文本b输入预训练大语言模型，生成个性化交互会话，本发明提高了智能语音交互的效率，实现了情感化交互。

本发明授权一种基于文旅大模型智能语音交互系统在权利要求书中公布了：1.一种基于文旅大模型智能语音交互系统，其特征在于，包括以下模块： 数据获取模块：获取用户的相邻两次输入的对话文本，记作文本A和文本B，并分别获取文本A和文本B对应的语义特征向量； 文本生成模块：根据语义特征向量计算文本A与文本B的关联度，若关联度大于等于预设阈值，则将文本A与文本B进行整合得到综合文本； 文本分析模块：分别将文本A与综合文本输入至预设情绪分析模型，得到情绪类别和对应的情绪分数并计算情绪分数差值，若情绪分数差值小于预设分数阈值，则获取文本B对应的情绪关键词并与文本A的语义特征向量进行融合，得到的关联权重，基于所述关联权重对文本A进行重写，得到修正文本A； 结果生成模块：基于文旅大模型获取文本A对应的回复文本a，分别对修正文本A和回复文本a进行需求关键词识别，并将识别结果进行比对，得到缺失需求关键词集合，根据所述缺失需求关键词集合确定文本B对应的回复文本b； 情绪注入模块：获取综合文本对应的情绪类别并标定为当前用户的情绪类别，将所述情绪类别和回复文本b输入至预训练的大语言模型中，生成针对对应情绪类别的个性化交互会话； 所述文本分析模块中，修正文本A的具体获取过程为： 将文本A的语义特征向量分解为多个语义分量，并获取各语义分量的原始权重，通过计算文本B对应的情绪关键词与各语义分量的余弦相似度，构建相似度矩阵，建立情绪关键词与语义分量的映射关系；基于映射关系和关联权重，对各语义分量进行加权调整，得到调整后的语义分量；根据原始权重和关联权重，计算各语义分量的新权重；将调整后的语义分量按照所述新权重进行线性组合，得到修正后的语义特征向量；从所述修正后的语义特征向量中提取所有关键词及对应权重，按权重从大到小的顺序进行排序，生成词向量序列，通过自然语言处理技术对所述词向量序列进行整合得到修正文本A； 所述结果生成模块中，回复文本b的具体生成过程为： S1，基于所述缺失需求关键词集合，采用图遍历算法从领域知识图谱中检索与缺失需求关键词具有直接关联关系的一级节点及通过关系路径连接的二级节点，对检索到的知识节点内容进行结构化处理，生成候选回复内容集合； S2，将缺失需求关键词集合与文本B的语义特征向量进行拼接，得到目标联合向量，计算目标联合向量与每个候选回复内容的关联度，选取关联度最高的候选回复内容作为文本B的回复文本。

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