【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种应用于智能人机交互的交通综合查询优化方法及系统。
技术介绍
1、随着智能交通系统与人机交互技术的深度融合，当前主流的智能交通查询方法通常通过解析用户输入的自然语言文本生成交通路径建议，依赖预置的数据库提供固定模式的反馈信息，例如基于关键词匹配的路径规划或单一维度的实时路况播报。然而，此类方法存在显著局限性：一方面，传统自然语言处理技术仅能提取用户显式需求，无法结合实时环境参数（如设备响应延迟、终端兼容性）进行动态意图理解，导致反馈策略与用户真实需求及物理场景存在偏差；另一方面，现有路径优化算法多聚焦于理论最优路径计算，缺乏对异构终端设备执行能力的适配性考量，使得生成的路径方案在终端设备上执行时易因协议不匹配或资源超限而失效。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种应用于智能人机交互的交通综合查询优化方法及系统。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种应用于智能人机交互的交通综合查询优化方法，包括：
3、获取目标用户在交...
【技术保护点】
1.一种应用于智能人机交互的交通综合查询优化方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述交通查询请求进行多模态特征解析，生成语义理解特征和场景关联特征，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于预设的语言大模型，对所述语义理解特征和所述场景关联特征进行动态交互特征融合处理，生成多维度意图特征，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述调用所述语言大模型中的意图识别层，对所述初始融合特征进行意图维度扩展，生成所述多维度意图特征，包括：
5.如权利要求3所述的方法，其特...
【技术特征摘要】
1.一种应用于智能人机交互的交通综合查询优化方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述交通查询请求进行多模态特征解析，生成语义理解特征和场景关联特征，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于预设的语言大模型，对所述语义理解特征和所述场景关联特征进行动态交互特征融合处理，生成多维度意图特征，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述调用所述语言大模型中的意图识别层，对所述初始融合特征进行意图维度扩展，生成所述多维度意图特征，包括：
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述多维度意图特征，对所述目标用户的交通查询请求进行服务路径优化，生成...
【专利技术属性】
技术研发人员：喻琳，甘宗波，张君翼，付天龙，吴正燕，张南，许维平，
申请(专利权)人：贵州交投高新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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