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龙图腾网获悉福州大学申请的专利对话风格感知与主题引导的多轮对话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：CN116860943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202310874629.8，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权对话风格感知与主题引导的多轮对话方法及系统是由陈羽中;李炜炜;陈子阳设计研发完成，并于2023-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本对话风格感知与主题引导的多轮对话方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出对话风格感知与主题引导的多轮对话方法及系统，所述方法包括以下步骤；步骤A：采集特定场景多轮对话文本，标注每个对话的响应所属的类别，构建带正负类别标签的多轮对话训练集DS；步骤B：使用训练集DS，训练多任务深度学习网络模型，用于多轮对话响应选择；步骤C：将多轮对话上下文及候选响应输入到训练后的深度学习网络模型中，得到对应多轮对话上下文最合适的响应；本发明有利于提高人机对话过程多轮对话响应选择的准确性。

本发明授权对话风格感知与主题引导的多轮对话方法及系统在权利要求书中公布了：1.对话风格感知与主题引导的多轮对话方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤； 步骤A：采集特定场景多轮对话文本，标注每个对话的响应所属的类别，构建带正负类别标签的多轮对话训练集DS； 步骤B：使用训练集DS，训练多任务深度学习网络模型G，用于多轮对话响应选择； 步骤C：将多轮对话上下文及候选响应输入到训练后的深度学习网络模型G中，得到对应多轮对话上下文最合适的响应； 所述步骤B包括以下步骤； 步骤B1：对训练集DS中的每个训练样本根据训练样本轮数抽取单一说话人的历史对话，将正确的候选响应拼接在历史对话后，得到对话历史样本H；随机抽取另一个说话人的一句话语替换响应，得到对话历史负样本H-；对训练集DS中的每个训练样本进行编码，得到上下文和响应的表征向量Ecr； 步骤B2：将步骤B1得到的表征向量Ecr输入到分类层计算得分，根据目标损失函数计算响应选择主任务的损失lossmain； 步骤B3：将步骤B1得到的对话历史样本H进行数据增强，得到增强的对话历史样本H+，与对话历史样本及对话历史负样本构成三元组H，H+，H-，将得到的三元组H，H+，H-进行编码，对得到的表示运用对比学习计算对比损失lossCL； 步骤B4：将步骤B1得到的表征向量Ecr按位置切分出每一个话语的表示EU，通过可变大小的窗口计算当前窗口和相邻窗口的余弦相似度，根据相似度高低将除最后一句外的上下文切分为多个主题窗口W，将各个窗口内的所有话语的表示拼接得到主题窗口的表示将最后一句视为问题q，其表示为Eq； 步骤B5：将步骤B4得到的窗口表示输入到卷积神经网络中，获得窗口的表征向量EW，对Eq和所有窗口的表征向量计算注意力得分，根据得分选择窗口Wq，将Wq、q和响应拼接得到窗口-问题样本； 步骤B6：对步骤B5得到的窗口-问题样本进行编码，得到表征向量EWQ，将表征向量EWQ输入到分类层计算得分，根据目标损失函数计算问题导向窗口选择的损失lossWQ； 步骤B7：将步骤B2中得到的损失lossmain、步骤B3中得到的损失lossCL和步骤B6中得到的损失lossWQ相加得到最终的损失loss，利用反向传播方法计算深度学习网络模型中各参数的梯度，并利用随机梯度下降方法更新各参数； 步骤B8：当深度学习网络模型产生的损失值迭代变化小于所给定阈值、或者达到最大迭代次数，则终止深度学习网络模型的训练过程； 步骤B2中，目标函数采用交叉熵损失函数计算多轮对话响应选择主任务损失值lossmain： 其中，y为对应的标签；gmainc，r代表模型对给定对话上下文c和候选响应r的匹配概率估计； 步骤B3中，对得到的特征向量运用对比学习，计算语言风格的对比损失lossCL： 其中sim·表示余弦相似度函数，τ是温度系数，用以调整对困难负样本的关注程度； 步骤B6中，目标函数采用交叉熵损失函数计算多轮对话响应选择辅助任务损失值lossWQ： gWQcq，r为表征向量EWQ输入到分类层中的计算得分，cq是窗口-问题上下文，r是响应； 步骤B7中，将主任务损失lossmain、语言风格辅助任务损失lossCL和问题导向窗口选择辅助任务损失lossWQ相加得到模型的最终损失函数： loss＝lossmain+αlossCL+βlossWQ公式二十九； 其中，α和β是超参数，用来控制两个辅助任务对模型的影响力。

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