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申请/专利权人：成都市数字城市运营管理有限公司

摘要：本申请提供一种面向智慧政务的智能客服管理方法及系统，基于对调节后的基础学习神经网络在过往迭代周期中的网络配置变量对基础指导神经网络的网络配置变量进行调节，让基础指导神经网络在训练阶段的稳定性提高，能让学习神经网络获取更多的指导神经网络的知识。基础指导神经网络的迭代环节将调节后的基础学习神经网络在过往迭代周期中的网络配置变量纳入考虑，让基础指导神经网络可以捕获更多调节后的基础学习神经网络在训练阶段获取的知识，那么基础指导神经网络的普适性得到提高，进而让调节后的基础学习神经网络的普适性得到适应提升。基础学习神经网络的训练阶段训练基础指导神经网络，无需引入补充的指导神经网络，降低了训练成本。

主权项：1.一种面向智慧政务的智能客服管理方法，其特征在于，包括：获取政务客服会话文本模板对应的密集提取文本和稀疏提取文本，以及用以指示所述政务客服会话文本模板中的情绪信息文本的先验情绪极性标记；所述密集提取文本的文本信息密度大于所述稀疏提取文本的文本信息密度；基于基础学习神经网络，对所述政务客服会话文本模板进行情绪极性分析，得到第一推理情绪极性标签，基于基础指导神经网络，对所述密集提取文本进行处理，得到第二推理情绪极性标签和第一文本隐式表示，基于所述基础学习神经网络对所述稀疏提取文本进行处理，得到第三推理情绪极性标签和第二文本隐式表示；结合所述第一文本隐式表示、所述第二文本隐式表示、所述第一推理情绪极性标签、所述第二推理情绪极性标签、所述第三推理情绪极性标签以及所述先验情绪极性标记，对所述基础学习神经网络的网络配置变量进行调节；基于调节后的基础学习神经网络在过往迭代周期中的网络配置变量，对所述基础指导神经网络的网络配置变量进行调节；针对调节后的基础指导神经网络和调节后的基础学习神经网络，返回至所述获取政务客服会话文本模板对应的密集提取文本和稀疏提取文本，以及用以指示所述政务客服会话文本模板中的情绪信息文本的先验情绪极性标记的步骤进行迭代，直到达到预设的迭代停止条件，得到迭代后的基础学习神经网络，将迭代后的调节后的基础学习神经网络作为目标学习神经网络；所述目标学习神经网络用于对获取的待检测的目标政务客服会话文本进行情绪极性分析，得到所述目标政务客服会话文本中的情绪信息文本的情绪极性标签。

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