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龙图腾网恭喜北京小猪福车科技有限公司申请的专利客户诉求智能识别预警方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119149741B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411192537.2，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权客户诉求智能识别预警方法及系统是由屈新宇;童星;吴静文设计研发完成，并于2024-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本客户诉求智能识别预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了客户诉求智能识别预警方法及系统，涉及客户服务技术领域，包括设定初始采样批次采集客户诉求数据，中央平台基于NLP技术提取客户诉求数据的语义特征；构建情感分析模型，动态调整采样批次持续采样训练情感分析模型得到最终情感分析模型，实时采集客户诉求数据输入最终情感分析模型得到情感分析结果；基于语义特征和情感分析结果分析客户诉求优先度，按照优先度进行排序处理，并在处理后收集客户反馈数据分析客户满意度；中央平台根据客户诉求数据计算客户诉求数据比例，并采取相应处理措施。本发明提高了客户诉求情感识别的精准性和优先度识别的准确性，提高客户满意度，实现高效智能的客户诉求管理。

本发明授权客户诉求智能识别预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.客户诉求智能识别预警方法，其特征在于：包括，设定初始采样批次采集客户诉求数据，中央平台基于NLP技术提取客户诉求数据的语义特征；构建情感分析模型，动态调整采样批次持续采样训练情感分析模型得到最终情感分析模型，实时采集客户诉求数据输入最终情感分析模型得到情感分析结果；基于语义特征和情感分析结果分析客户诉求优先度，按照优先度进行排序处理，并在处理后收集客户反馈数据分析客户满意度；中央平台根据客户诉求数据计算客户诉求数据比例，并采取相应处理措施；所述设定初始采样批次采集客户诉求数据，中央平台基于NLP技术提取客户诉求数据的语义特征指采集客户诉求文本数据，中央平台对客户诉求文本数据进行清洗过滤，使用高斯滤波器进行去噪处理，设定初始采样批次大小对采集的客户诉求文本数据进行随机分配形成初始采样批次，并使用NLP技术提取客户诉求文本数据中的语义特征；所述构建情感分析模型，动态调整采样批次持续采样训练情感分析模型得到最终情感分析模型，实时采集客户诉求数据输入最终情感分析模型得到情感分析结果包括，使用HBRNN模型作为情感分析模型，包括双向递归神经网络层、全连接层和softmax层，其中双向递归神经网络层通过前向传播和后向传播获取隐藏状态，并通过全连接层连接至softmax层生成最终情感分析结果，包括正面情感状态、负面情感状态和无情感状态；中央平台将每条客户诉求文本数据平均划分为前段和后段两部分统计词汇数量，并根据查找情感极性词典标记客户诉求文本数据中的正面词汇和负面词汇，并为每个词汇添加情感极性标签；根据客户诉求文本数据前段和后段的情感词汇频率计算局部Valenceq和局部Arousalq作为局部情感特征：Valenceq＝logx11-logx22；Arousalq＝logx11+x22；其中x11为客户诉求文本数据前段正面情感词汇频率，x22为客户诉求文本数据后段负面情感词汇频率；根据客户诉求文本数据整体的正面情感词汇和负面情感词汇频率计算全局Arousalp和全局情感倾向g作为全局情感特征： 其中xp1为客户诉求文本数据整体的正面情感词汇频率，xp2为客户诉求文本数据整体的负面情感词汇频率，wi为第i个词汇的情感极性标签，n为客户诉求文本数据中词汇数量；提取初始采样批次中所有客户诉求文本数据的局部情感特征和全局情感特征，使用一维卷积神经网络处理局部情感特征，提取局部情感特征的高维特征hq，并应用多头注意力机制得到局部情感特征的注意力权重矩阵Aq，使用门控机制得到最终局部情感特征Q： 使用双向长短时记忆网络处理全局情感特征提取隐藏状态hp，并引入基于空间的多层注意力机制计算全局情感特征的注意力权重，通过注意力权重对隐藏状态hp进行加权处理获得最终全局情感特征P；采用特征向量拼接操作将最终局部情感特征Q和最终全局情感特征P进行拼接得到最终情感特征向量G；收集历史客户诉求文本数据提取情感特征向量并标注情感分析结果作为训练集进行模型训练，并定义交叉熵损失函数和Adam优化器进行模型参数迭代优化，在每次迭代后计算模型参数梯度和模型损失变化率，并计算梯度方差的平均值和标准差，将梯度方差平均值和标准差之和作为梯度阈值，同步计算损失变化率方差平均值和标准差，将损失变化率方差平均值和标准差之和作为损失变化率阈值，基于梯度阈值和模型损失变化率调整采样批次大小： 其中Bt为当前采样批次大小，Bt+1为下一次采样批次大小，Varb为梯度方差，δb为梯度阈值，ΔL为损失变化率，δL为损失变化率阈值；模型训练完毕后，将最终情感特征向量G输入情感分析模型输出情感分析结果，并基于更新的采样批次大小进行下一次客户诉求数据采样。

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