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龍圖騰網(wǎng)恭喜廣州云趣信息科技有限公司申請(qǐng)的專利5G新通話下的多媒體內(nèi)容智能生成方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119647485B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510186025.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/35；該發(fā)明授權(quán)5G新通話下的多媒體內(nèi)容智能生成方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由鄧從健;朱栩;馬曉亮;劉志波;黃建文;陳茂強(qiáng);趙汝強(qiáng);李禮紅設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-20向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本5G新通話下的多媒體內(nèi)容智能生成方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了5G新通話下的多媒體內(nèi)容智能生成方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及通信技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取目標(biāo)通話的Q輪對(duì)話信息；進(jìn)行語義理解分析，確定Q個(gè)語義理解特征集合；進(jìn)行特征集中篩選，確定集中語義理解特征集合；進(jìn)行業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)識(shí)別，獲得第一客服場(chǎng)景；根據(jù)第一業(yè)務(wù)關(guān)鍵詞集合和Q輪對(duì)話信息的先后順序?qū)輪對(duì)話信息進(jìn)行迭代關(guān)聯(lián)識(shí)別，確定迭代關(guān)聯(lián)特征集合；對(duì)迭代關(guān)聯(lián)特征集合進(jìn)行識(shí)別，確定目標(biāo)多媒體內(nèi)容，并將目標(biāo)多媒體內(nèi)容在目標(biāo)通話的通話頁面進(jìn)行展示。解決了現(xiàn)有技術(shù)中多媒體內(nèi)容生成效率低、生成內(nèi)容與通話語義關(guān)聯(lián)性差的技術(shù)問題，達(dá)到了提高多媒體內(nèi)容生成效率、增強(qiáng)生成內(nèi)容與通話語義的關(guān)聯(lián)性的技術(shù)效果。

本發(fā)明授權(quán)5G新通話下的多媒體內(nèi)容智能生成方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種5G新通話下的多媒體內(nèi)容智能生成方法，其特征在于，所述方法包括：獲取目標(biāo)通話在預(yù)設(shè)窗口內(nèi)的Q輪對(duì)話信息，其中Q為大于等于1的整數(shù)；遍歷所述Q輪對(duì)話信息進(jìn)行語義理解分析，確定Q個(gè)語義理解特征集合；按照預(yù)設(shè)特征相似度對(duì)所述Q個(gè)語義理解特征集合進(jìn)行聚類，獲得多個(gè)語義理解特征相似集合；分別統(tǒng)計(jì)所述多個(gè)語義理解特征相似集合中特征數(shù)量，獲得多個(gè)特征量；提取所述多個(gè)特征量中位于前M位的M個(gè)語義理解特征相似集合，將所述M個(gè)語義理解特征相似集合進(jìn)行并集求取，獲得集中語義理解特征集合，其中M為大于等于1且小于等于Q的整數(shù)；基于所述集中語義理解特征集合進(jìn)行業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)識(shí)別，獲得第一客服場(chǎng)景，并將所述第一客服場(chǎng)景作為第一內(nèi)容生成約束；結(jié)合所述第一內(nèi)容生成約束獲取第一業(yè)務(wù)關(guān)鍵詞集合，根據(jù)所述第一業(yè)務(wù)關(guān)鍵詞集合和所述Q個(gè)語義理解特征集合對(duì)應(yīng)的Q輪對(duì)話信息的先后順序?qū)λ鯭個(gè)語義理解特征集合進(jìn)行迭代關(guān)聯(lián)識(shí)別，確定迭代關(guān)聯(lián)特征集合，包括：獲取所述第一內(nèi)容生成約束在預(yù)設(shè)歷史窗口內(nèi)的歷史對(duì)話信息集合，提取所述歷史對(duì)話信息中出現(xiàn)頻次超出預(yù)設(shè)頻次的關(guān)鍵詞，獲得所述第一業(yè)務(wù)關(guān)鍵詞集合；基于所述第一業(yè)務(wù)關(guān)鍵詞集合對(duì)所述Q輪對(duì)話信息中第一輪對(duì)話信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)文本捕捉，獲得第一記憶向量；基于所述第一記憶向量和所述第一業(yè)務(wù)關(guān)鍵詞集合對(duì)所述Q輪對(duì)話信息中第二輪對(duì)話信息進(jìn)行迭代關(guān)聯(lián)整合，獲得第二記憶向量；利用所述第一記憶向量、第二記憶向量和所述第一業(yè)務(wù)關(guān)鍵詞集合對(duì)所述Q輪對(duì)話信息依次進(jìn)行迭代關(guān)聯(lián)整合，獲得第Q記憶向量；對(duì)所述第Q記憶向量進(jìn)行語義特征識(shí)別，獲得所述迭代關(guān)聯(lián)特征集合；調(diào)用多媒體內(nèi)容生成器對(duì)所述迭代關(guān)聯(lián)特征集合進(jìn)行識(shí)別，確定目標(biāo)多媒體內(nèi)容，并將所述目標(biāo)多媒體內(nèi)容在所述目標(biāo)通話的通話頁面進(jìn)行展示；其中，獲得多個(gè)語義理解特征相似集合，包括：從所述Q個(gè)語義理解特征集合中隨機(jī)抽取多個(gè)語義理解特征集合，并對(duì)所述多個(gè)語義理解特征集合進(jìn)行聚類頭粒子認(rèn)證；當(dāng)認(rèn)證通過時(shí)，以所述多個(gè)語義理解特征集合為多個(gè)聚類頭粒子，按照所述預(yù)設(shè)特征相似度對(duì)所述Q個(gè)語義理解特征集合進(jìn)行聚類，獲得多個(gè)聚類尾粒子集合，其中，每個(gè)聚類頭粒子對(duì)應(yīng)一個(gè)聚類尾粒子集合；將所述多個(gè)聚類頭粒子與對(duì)應(yīng)的多個(gè)聚類尾粒子集合進(jìn)行匯總，獲得多個(gè)語義理解特征相似集合；其中，對(duì)所述多個(gè)語義理解特征集合進(jìn)行聚類頭粒子認(rèn)證，包括：對(duì)所述多個(gè)語義理解特征集合進(jìn)行兩兩枚舉，獲得多個(gè)枚舉組合；判斷所述多個(gè)枚舉組合的組合相似度是否存在大于預(yù)設(shè)組合相似度閾值的枚舉組合，若是，則聚類頭粒子認(rèn)證失敗，重新從所述Q個(gè)語義理解特征集合中隨機(jī)抽取多個(gè)語義理解特征集合進(jìn)行認(rèn)證；若否，則認(rèn)證通過。

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