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龙图腾网获悉青岛网信信息科技有限公司申请的专利一种AI平台下用户问题意图分析方法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：CN120951095B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511180855.1，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种AI平台下用户问题意图分析方法是由王子微;周庚田设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种AI平台下用户问题意图分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种AI平台下用户问题意图分析方法，属于AI问答技术领域，本发明通过构建层次化意图分类器提取语义特征并计算图神经网络结构指数，建立多任务学习框架同时识别主子意图并生成微图结构指数，采用图神经网络对意图节点建模并计算判定准确度，利用博弈论模型优化参数并通过纳什均衡求解最优组合，采用最大流最小割算法求解关键路径并动态调整识别策略，建立意图向量空间计算各类意图秩实现智能分发，最终通过基于Transformer的意图语义生成模型输出分析结果，解决了现有技术中存在的复杂多层级用户意图识别准确率低且难以处理意图间动态关联关系的技术问题。

本发明授权一种AI平台下用户问题意图分析方法在权利要求书中公布了：1.一种AI平台下用户问题意图分析方法，其特征在于，包括：构建层次化意图分类器对用户输入文本进行预处理，提取语义特征向量并计算图神经网络结构指数；建立多任务学习框架，同时识别主意图和子意图，生成微图结构指数用于量化意图间的关联强度；采用图神经网络对意图节点进行建模，并划分为多个微图单元，计算意图判定准确度；对历史交互数据进行意图标注后建立训练数据集，采用博弈论模型耦合调整图神经网络参数与微图参数，通过纳什均衡求解最优参数组合；采用最大流最小割算法求解意图图中的关键路径，通过意图路径优化函数计算意图判定增益量，动态调整意图识别策略；建立意图向量空间，计算并列意图秩、层级意图秩和顺序意图秩，将识别出的意图结果传输至对应服务模块完成智能分发；通过意图语义生成模型处理识别出的意图结果，输出用户问题意图的分析结果文本； 其中，所述图神经网络结构指数，具体是用于衡量意图图网络复杂度的量化指标，通过计算节点度分布、聚类系数和路径长度的综合评分获得； 其中，所述微图结构指数，具体是将大规模意图图分解为若干个小规模子图后，每个子图的结构复杂度量化值，反映局部意图关系的紧密程度； 其中，所述意图判定准确度，具体是模型正确识别用户真实意图的比例，通过预测意图与实际意图的匹配度计算得出； 其中，所述意图路径优化函数用于计算从用户输入到最终意图识别结果的最优路径，输入包括当前意图强度、历史交互权重、语义相似度、时间衰减因子和用户偏好系数，输出是意图判定增益量的数值结果； 其中，所述并列意图秩，具体是同一输入文本中并行存在的多个意图向量所构成的向量组的秩，表示线性无关意图向量的最大个数，反映意图空间的维度复杂性； 其中，所述层级意图秩，具体是意图分类体系中不同抽象层次的意图向量组成的向量空间的秩，用于衡量从抽象到具体的意图层次结构的复杂程度； 其中，所述顺序意图秩，具体是用户连续交互过程中按时间顺序排列的意图向量序列构成的向量组的秩，反映意图演化过程中的独立性程度； 其中，所述意图语义生成模型的结构为基于Transformer架构的文本生成神经网络，包含12层编码器和解码器结构，其中注意力头裁剪数量根据图神经网络结构指数动态调整，消息传递迭代次数与微图结构指数相关联。

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