基于国产大模型和多阶段优化的运营商投诉地址纠错技术研究

黄堃; 谢文; 赵东明; 侯越先

doi:10.13992/j.cnki.tetas.2025.08.013

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基于国产大模型和多阶段优化的运营商投诉地址纠错技术研究

更新时间：2026-04-21

- 基于国产大模型和多阶段优化的运营商投诉地址纠错技术研究
- Issue 8, Pages: 14-20(2025)
- 作者机构：
  
  1. 中国移动通信集团天津有限公司
  2. 天津大学
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13992/j.cnki.tetas.2025.08.013
  CLC： TP391.1;TP18
- Published：2025
- 稿件说明：
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黄堃, 谢文, 赵东明, et al. 基于国产大模型和多阶段优化的运营商投诉地址纠错技术研究[J]. 2025, (8): 14-20.
DOI：

黄堃, 谢文, 赵东明, et al. 基于国产大模型和多阶段优化的运营商投诉地址纠错技术研究[J]. 2025, (8): 14-20. DOI： 10.13992/j.cnki.tetas.2025.08.013.

摘要

本文基于国产大语言模型的提示工程技术，结合自主设计的多阶段优化流程，探求使用人工智能自然语言处理技术对客服录入投诉工单的错误地址信息进行校正的方法，构建了一个端到端的运营商网络投诉工单地址纠错引擎——DM2bACT。本文采用主备双大模型架构，在少量样本条件下即可实现高效学习，辅以高德地图开放平台的真实地址数据为基准构建模型。首先，对原始工单文本进行润色与重构，提升语义表示的清晰度；然后，分别对原始文本和润色后文本进行地址实体识别，并借助某地图API获取语义匹配的候选地址列表并排序；最后，设计结构化提示语策略，驱动大模型进行结果智能抉择，完成地址纠错。通过在实际生产环境中的测试和应用，本方法取得了较为满意的效果，助力企业提升了客户满意度。

Abstract

关键词

Keywords

references

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