一种面向多轮对话的反诈细粒度意图识别方法及系统

本发明公开了一种面向多轮对话的反诈细粒度意图识别方法及系统，对公开范式参考执行脱敏与约束提示重构，生成多轮对话样本；经格式校验、近重复去除、分层划分与敏感信息审计后入库；以预训练语言模型为骨干，注入参数高效微调模块，进行交叉熵预训练，再启用交叉熵和类原型对比联合损失续训；将多轮对话按时间顺序拼接为单序列，提取句级表示并经线性头输出N类logits，得到类别预测与置信度。本发明在多轮对话语料上，于极小Batch的参数高效微调设定下，引入跨步累积的类原型监督对比约束，收紧易混诈骗子类的表示边界，保证推理阶段与常规交叉熵微调路径一致、不增加部署模块与延迟，支撑可私有化部署的会话结束后归因/质检场景。