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申请/专利权人：浙江法之道信息技术有限公司

摘要：本发明涉及智能语义处理技术领域，公开了一种法务服务的智能咨询方法及系统，包括：获取用户输入的咨询信息，并将所述咨询信息转化为对应的文本信息；根据所述文本信息与数据库中用户与法务的历史交互信息数据，召回并输出符合所述用户咨询意图的最优推荐回复；根据用户输入问题、当前用户咨询信息、历史咨询、用户需求提供出当前问题最贴切的应答，完成整个法律服务过程，以解决用户的需求；将大量规范化、流程化问题交由智能咨询系统自动回复，实现法律咨询的自动化、智能化，同时确保该系统对用户提出的法律问题、业务问题给出专业规范解答，有效降低人工对接环节中可能出现的专业性流程记忆差错等各种风险。

主权项：1.一种法务服务的智能咨询方法，其特征在于，包括：步骤S10，获取用户输入的咨询信息，并将所述咨询信息转化为对应的文本信息；步骤S20，根据所述文本信息与数据库中用户与法务的历史交互信息数据，召回并输出符合所述用户咨询意图的最优推荐回复；所述步骤S20包括：获取所述文本信息中的关键核心词；将所述关键核心词和用户与法务的历史交互记录以及用户基础画像特征输入迭代训练后的MIND模块，获得所述用户的多个兴趣向量；通过Label-aware注意力机制确定通过所述兴趣向量计算所述用户的最终兴趣向量时的各项的权重；根据所述最终兴趣向量和所述关键核心词对应的词向量，通过多路召回策略获得候选top-N文本Item集合；所述步骤S20还包括：对所述文本信息，进行意图分类和实体识别，获得所述用户本轮的意图类别和关键实体信息；根据所述意图类别和所述关键实体信息对当前所述top-N文本Item集合的回复文本进行排序，获取所述最优推荐回复；所述步骤S20还包括：根据历史输入关键词和当前轮次关键词信息，对话管理组件记录对话状态并决定生成何种推荐回复；所述进行意图分类和实体识别的方法包括：将所述文本信息中的句子视为token序列；对整个所述句子中及其上下文场景信息进行编码；计算意图分类损失IL；从所述文本信息中提取所述关键实体信息，计算实体抽取损失EL；将部分随机选择的源词符替换为屏蔽词符或者随机词符，再计算掩码损耗ML来预测随机掩码输入tokens；通过最小化模型计算总损失TL，以多任务训练模型，获取所述用户的最优输入意图的前n项，即为所述最优推荐回复；其中，所述最小化模型包括：TL＝IL+EL+ML其中，所述token为单词或子词；所述获得所述用户的多个兴趣向量的方法包括：获取所述文本信息中的关键核心词；将所述关键核心词和用户与法务的历史交互记录以及用户基础画像特征输入迭代训练后的MIND模块，获得所述用户的多个兴趣向量；根据所述MIND模块获取所述关键核心词、用户与法务的历史交互记录以及用户基础画像特征所对应的向量表示； 根据候选打分公式计算打分值；所述候选打分公式： 其中，Xu为所述用户历史交互记录，Yu为所述用户基础画像特征，Zi为所述关键核心词，Vu为M×N维的矩阵，M表示每个向量的维度，N表示向量的个数，即兴趣的数量，为M维向量，fitem表示embeddingpooling层。

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