【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种对话信息分析方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、传统对话信息分析技术在商务对话和客户服务的场景中主要依赖于关键词搜索和模式识别，这些技术能够识别基本的请求和反馈，但通常无法精确把握客户的潜在需求和购买意愿，特别是在对话涉及多轮交流和隐含意义时，其理解对话的上下文、情感和复杂语义的能力明显受限；而使用深度学习方法，进行对话分析时虽然能够更好地捕捉长期依赖和复杂语义结构，但需要大量标注数据和昂贵的计算资源，其又需要大量的时间去训练、调试以及执行具体的识别分析。
2、并且，在现有的技术中，现有的对话分析方案在特定的目标场景中，面对含有专业术语或行业特定表达时，其理解隐含信息、情感和意图的能力仍然有限；且对于特定的目标场景，现有的对话分析技术无法针对于不同对话角色的重要程度对分析方案进行适应性调整，导致分析效果不好。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于解决现有技术中针对特定的目标场景的对话音频进行分析时，无法根据对话的角色类型进行具体...
【技术保护点】
1.一种对话信息分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的对话信息分析方法，其特征在于，所述对话分析模型包括多个自注意力层，各注意力层之间通过残差块进行连接；
3.根据权利要求1或2所述的对话信息分析方法，其特征在于，所述语义识别结果包括第一文本语义和第二文本语义；
4.根据权利要求3所述的对话信息分析方法，其特征在于，在所述调用大语言模型对所述对话文本进行语义识别，得到第二文本语义之前，还包括：
5.根据权利要求4所述的对话信息分析方法，其特征在于，在所述获取目标场景下的待分析对话音频之后，还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种对话信息分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的对话信息分析方法，其特征在于，所述对话分析模型包括多个自注意力层，各注意力层之间通过残差块进行连接；
3.根据权利要求1或2所述的对话信息分析方法，其特征在于，所述语义识别结果包括第一文本语义和第二文本语义；
4.根据权利要求3所述的对话信息分析方法，其特征在于，在所述调用大语言模型对所述对话文本进行语义识别，得到第二文本语义之前，还包括：
5.根据权利要求4所述的对话信息分析方法，其特征在于，在所述获取目标场景下的待分析对话音频之后，还包括：
6.根据权利要求5所述的对话信息分...
【专利技术属性】
技术研发人员：王林杰，
申请(专利权)人：上海数珩信息科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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