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龙图腾网获悉上海电力大学申请的专利基于动态多形式知识融合的开放域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：CN115905491B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202211549074.1，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于动态多形式知识融合的开放域对话生成方法是由徐菲菲;周珊琳设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态多形式知识融合的开放域对话生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于动态多形式知识融合的开放域对话生成方法，具有这样的特征，包括对话模块和动态多形式知识融合模块，其中，对话模块包括第一Transformer编码器模块、第二Transformer编码器模块、第三Transformer编码器模块、Transformer解码器模块和控制器模块，动态多形式知识融合模块包括虚拟知识推理模块、虚拟知识动态记忆模块、虚拟知识动态选择模块和常识知识扩展模块，虚拟知识推理模块。总之，本方法能够能够高效搜索对话相关的信息并形成丰富的对话内容。

本发明授权基于动态多形式知识融合的开放域对话生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态多形式知识融合的开放域对话生成方法，其特征在于，包括：对话模块和动态多形式知识融合模块， 其中，所述对话模块包括第一Transformer编码器模块、第二Transformer编码器模块、第三Transformer编码器模块、Transformer解码器模块和控制器模块， 所述动态多形式知识融合模块包括虚拟知识推理模块、虚拟知识动态记忆模块、虚拟知识动态选择模块和常识知识扩展模块， 所述虚拟知识推理模块，将用户输入Xn输入虚拟知识推理模型得到候选文档集合按照候选文档集合中各个候选文档的过滤分数从高到低进行排列，选择前T个候选文档作为候选文档集合 所述第一Transformer编码器模块，将所述候选文档集合进行编码得到语义特征矩阵 所述第二Transformer编码器模块，对所述用户输入Xn进行编码得到语义信息 所述虚拟知识动态记忆模块，将当前对话之前得到的所有历史语义特征矩阵集合动态存储为矩阵H，根据所述语义信息基于注意力机制对所述矩阵H进行过滤和筛选得到历史虚拟知识 所述第三Transformer编码器模块，对历史对话Cn和所述用户输入Xn进行编码得到语义信息 所述虚拟知识动态选择模块，基于多头注意力机制，对所述语义信息所述历史虚拟知识和所述语义特征矩阵进行整合，得到融合语义特征和虚拟知识特征的向量 所述常识知识扩展模块，通过遍历常识知识图谱ConceptNet，对所述历史对话Cn、所述用户输入Xn和所述候选文档集合中的信息进行概念扩展、编码和特征提取得到扩展知识 所述Transformer解码器模块，基于上一时刻的生成单词，t≥1，对所述向量进行解码，得到解码后隐藏层状态 所述控制器模块，将所述解码后隐藏层状态经Softmax函数计算得到生成单词在对话标准词汇表的概率分布A，通过所述扩展知识得到生成单词在扩展知识实体集合的概率分布B，基于门控机制根据所述概率分布A和所述概率分布B得到当前时刻的生成单词通过多次循环调用所述Transformer解码器模块和所述控制器模块，得到当前对话回合内所有时刻的生成单词集合，N≤50，输出所述生成单词集合Y作为对所述用户输入Xn的回复。

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