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龙图腾网获悉东北大学申请的专利改进Transformer的情感增强对话生成方法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：CN115048943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202210652231.5，技术领域涉及：G06F40/35；该发明授权改进Transformer的情感增强对话生成方法是由韩东红;高攀;张雪姣;石玲玲;李婧;王志瑞;刘莹设计研发完成，并于2022-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本改进Transformer的情感增强对话生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人机对话技术领域，尤其涉及改进Transformer的情感增强对话生成方法。其主要针对现有人机对话情感标注质量不高，机器不能准确的感知用户的情感并且不能生成有情感的回复的问题，提出如下技术方案：包括在Transformer基础上对Transformer编码的自注意力层的改进，所述改进在于在Transformer的原自注意力层增加情感注意力模块，生成TEECG模型，所述TEECG模型包括Encoder层和Decoder层。本发明对原有的Transformer编码的自注意力层改进，具备对对话语句之间的语义和情感的捕捉，使得人机对话更具情感，解码器对对话中情感回复进行修正，生成的情感回复效果更好，主要应用于人机对话中语句情感的改进。

本发明授权改进Transformer的情感增强对话生成方法在权利要求书中公布了：1.改进Transformer的情感增强对话生成方法，其特征在于，包括在Transformer基础上对Transformer编码的自注意力层的改进，所述改进在于在Transformer的原自注意力层增加情感注意力模块，生成TEECG模型，所述TEECG模型包括Encoder层和Decoder层；具体的改进包括以下特征： 所述TEECG模型的输入为VADBW词向量表示的对话对U1,U2，对话为中文对话，对话对由n+m个单词组成，即U1＝W1+W2+...，Wn,U2＝W1+W2+...，Wm，TEECG模型的输出为i时刻生成第i个单词的概率分布； 所述Encoder层由L个相同的Encoder堆叠，前一个Encoder的输出作为后一个Encoder的输入，第一个Encoder的输入为满足问题描述要求的对话对U1,U1； 中文分词Wi采用词的多特征表示VADBW表示方法，具体公式为：IWi＝WEWi+VADEWi+BEWi，整个对话对的词嵌入表述为两个部分：E1 0、E2 0，E2 0＝[IW1,IW2,...IWm]； 所述Encoder由两个子层组成，一个为多头注意力层Multi-HeadedAttention，另一个为FFN，所述多头注意力层有两个，分别为通用的语义自注意力层和情感注意力层，计算公式为： Encoder前馈神经网络的输入为多头注意力层的输出和具体计算公式为：其中El为该子层的输出为向量的连接，EL为最后一个子层的输出； 所述Decoder层有L个Decoder堆叠组成，每个Decoder均包括三个子层，第一个子层是一个Mask的多头自注意力层，公式为：MDl＝MultiHeadDl-1,Dl-1,Dl-1,D0＝R，其中R是输出回复，第二个子层是有编码器-解码器注意力构成，计算公式为：CEl＝MultiHeadMDl,EL,EL第三个子层是基于位置的FNN，计算公式为：Dl＝FNNCEl。

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