CN119514513A 一种基于大模型的智能填单系统及方法 （科讯嘉联信息技术有限公司）_第1页
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文档简介

本发明公开了一种基于大模型的智能填单容，利用语音识别大模型将通话内容转化为文并利用文本分析大模型对预处理后的通话文本2语音转写模块：用于采集当前通话内容，利用语音识别大模型将当数据分析模块：用于对通话文本进行预处理操作，并利用文本分工单匹配模块：用于制作若干工单模板并构成工单数据库，根据分析结果得到当前服务的紧急程度，并将紧急程度更新至所述当前工单模板中，将若干文本特征和对应的标注数据集组成模型B4，利用机器学习算法构建文本序列模型，将模型数据集输入文C2，将若干关键信息根据产品类型构建产品索引树，并根据3C3，利用余弦相似度计算公式得到初步匹配集中服务类C4，从初步匹配集的若干相似度中筛选出相似度分数最高的工D1，根据分析结果中当前客户的个人信息连接当前客户的历史D3，根据公式计算得到当前服务的紧急程度值E；其中6.一种基于大模型的智能填单方法，应用于权利要求1_5中任一项所述的一种基于大S2，对通话文本进行预处理操作，并利用文本分根据分析结果得到当前服务的紧急程度，将紧急程度更新至当前工4的内容项。5实现了通话内容到文本的快速准确转换，节省了人工记录时间并提高了信息获取的效率；6要进行的处理流程以及本次通话的主要问题，能够实现对客户需求的精准把握和全面理7产品索引树和计算相似度，能够从工单数据库中找到当前服务场景中最匹配的工单模板，8[0053]请参阅图1－图3，本发明第一方面实施例提供了一种基于大模型的智能填单系[0063]需要说明的是，本发明中采集通话数据的首要目的是提9(RNN)或卷积神经网络(CNN)的方法来获取句子的向量表示，得到若干通话文本的语义特后通过预训练的Word2Vec模型得到分析结果中的服务类型的向量为Vs、工单模板A中的服[0081]接着，根据公式计算得到当前服务的紧急程度值[0083]接下来，根据紧急程度值E和紧急程度等级划分表得到当前服务的紧急程度；例话和方言语音数据构建及训练的语音识别大模型，得到通话内容转化后的文本即通话文

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