基于大语言模型和客户画像分类模型的意图识别方法技术

一种基于大语言模型和客户画像分类模型的意图识别方法，方法包括：根据客户ID信息获取客户当前的相关订单和背景信息；客户画像分类模型根据相关订单和背景信息获得第一评分向量；第一评分向量用于指示当前客户画像分类得分；微调大模型对输入的客户对话的上下文对话进行语义识别获得第二评分向量；第二评分向量用于指示客户当前情感反馈得分；微调大模型是大语言模型微调得到的；将第一评分向量和第二评分向量融合得到综合评分向量；综合评分向量用于指示在不同业务场景上不同的倾向性权重；推理大模型根据综合评分向量进行推理，输出客户的意图；根据客户的意图驱动执行相应的业务逻辑，相应的业务逻辑包括提供定制化建议或触发特定服务流程。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及人工智能，尤其涉及一种基于大语言模型和客户画像分类模型的意图识别方法。

技术介绍

1、在自然语言处理领域，意图识别是一个关键环节。随着互联网和人工智能技术的不断发展，智能对话系统如智能客服、智能助手等在各类应用场景中变得越来越普及。然而，传统的意图识别方法通常依赖于大量前置是手工规则知识和传统nlp识别手段如会话意图槽位填充，需要大量人工参与，并且准确率较低。

2、当前，深度学习技术的进步使得大语言模型(如gpt、llama等)在自然语言处理任务中取得了显著效果。同时，客户画像分类模型也日益受到重视，因为它们能够更好地理解客户的需求和偏好。客户画像分类模型通过挖掘客户的属性和行为数据，能提供丰富的背景信息。因此，结合大语言模型和客户画像分类模型进行意图识别，具有重要的研究意义和应用价值。

3、大数据和机器学习技术的快速发展促进了智能客服系统和智能个人助理的广泛应用，意图识别作为这些应用的核心技术，已经成为研究的热点。

4、当前的意图识别方法主要依赖于预定义的规则或传统的机器学习模型，存在鲁棒性差、适应性低等问题本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大语言模型和客户画像分类模型的意图识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一评分向量和第二评分向量融合得到综合评分向量，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一评分向量和第二评分向量融合得到综合评分向量，包括：

4.根据权利要求1-3任意一项所述的方法，其特征在于，所述推理大模型根据所述综合评分向量进行推理，输出客户的意图分类，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一评分向量和第二评分向量融合得到综合评分向量，包括：

...

【技术特征摘要】

1.一种基于大语言模型和客户画像分类模型的意图识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一评分向量和第二评分向量融合得到综合评分向量，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一评分向量和第二评分向量融合得到综合评分向量，包括：

4.根据权利要求1-3任意一项所述的方法，其特征在于，所述推理大模型根据所述综合评分向量进行推理，输出客户的意图分类，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一评分向量和第二评分向量融合得到综合评分向量，包括：

...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖翀云，
申请(专利权)人：杭州东方通信软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：