申请/专利权人：广州视声智能科技有限公司;广州视声智能股份有限公司

申请日：2023-11-09

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117221476B

主分类号：H04N7/14

分类号：H04N7/14;H04L41/16;H04L65/1083;H04L65/1096;H04L65/80;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/0499;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2023.12.29#实质审查的生效;2023.12.12#公开

摘要：本发明公开了一种基于优先级筛选的可视化对话方法及系统，该方法包括：获取多个针对目标通话装置的可视化对话请求；根据每一所述可视化对话请求对应的请求参数，以及所述目标通话装置对应的装置参数，基于神经网络算法，确定每一所述可视化对话请求对应的请求优先级；根据所述请求优先级，确定每一所述可视化对话请求对应的展示参数；根据所述展示参数对所述可视化对话请求进行展示，并根据目标用户的实时选择操作和所述请求优先级，预测所述可视化对话请求的接入策略；所述接入策略用于预测每一所述可视化对话请求对应的接入顺序。可见，本发明能够实现更加智能和高效的可视化对话请求的管理和筛选，提高用户体验。

主权项：1.一种基于优先级筛选的可视化对话方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个针对目标通话装置的可视化对话请求；根据每一所述可视化对话请求对应的请求参数，以及所述目标通话装置对应的装置参数，基于神经网络算法，确定每一所述可视化对话请求对应的请求优先级；所述装置参数包括装置设备参数、装置历史接入记录和目标用户的用户参数；所述根据每一所述可视化对话请求对应的请求参数，以及所述目标通话装置对应的装置参数，基于神经网络算法，确定每一所述可视化对话请求对应的请求优先级，包括：将每一所述可视化对话请求对应的请求参数，输入至训练好的优先级预测神经网络模型中，以得到每一所述可视化对话请求对应的优先级参数；所述优先级预测神经网络模型通过包括有多个训练可视化对话请求参数和对应的优先级标注的训练数据集训练得到；将每一所述可视化对话请求对应的请求参数，和所述目标通话装置对应的所述装置设备参数和所述用户参数，输入至训练好的匹配预测神经网络模型，以得到每一所述可视化对话请求对应的匹配度参数；所述匹配预测神经网络模型通过包括有多个训练可视化对话请求参数、训练装置设备参数、训练用户参数和对应的匹配度标注的训练数据集训练得到；计算每一所述可视化对话请求对应的请求参数和所述装置历史接入记录中包括的所有接入请求的请求参数之间的参数相似度，得到每一所述可视化对话请求对应的相似度参数；根据所述优先级参数、所述匹配度参数和所述相似度参数，确定每一所述可视化对话请求对应的请求优先级；根据所述请求优先级，确定每一所述可视化对话请求对应的展示参数；根据所述展示参数对所述可视化对话请求进行展示，并根据目标用户的实时选择操作和所述请求优先级，预测所述可视化对话请求的接入策略；所述接入策略用于预测每一所述可视化对话请求对应的接入顺序。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广州视声智能科技有限公司;广州视声智能股份有限公司 基于优先级筛选的可视化对话方法及系统

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