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龙图腾网获悉上海电力大学申请的专利基于深度学习的带有表情符号的情感回复生成装置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：CN117194621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202310999464.7，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于深度学习的带有表情符号的情感回复生成装置是由徐菲菲;王纯设计研发完成，并于2023-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的带有表情符号的情感回复生成装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的带有表情符号的情感回复生成装置，具有这样的特征，包括：对话模块，用于根据对话话语和指定情感得到响应回复；表情符号模块，用于根据对话话语、指定情感和表情符号库得到指定表情符号集合；位置模块，用于根据响应回复和指定表情符号集合得到序列标注结果；整合模块，用于对序列标注结果、指定表情符号集合和响应回复进行整合，得到情感回复。总之，本方法能够在对话中生成情感表达丰富且精准的回复。

本发明授权基于深度学习的带有表情符号的情感回复生成装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的带有表情符号的情感回复生成装置，用于根据对话话语、指定情感和表情符号库得到对应的情感回复，其特征在于，包括： 对话模块，用于根据所述对话话语和所述指定情感得到响应回复； 其中，所述对话模块包含训练好的条件变分自编码器CVAE， 根据现有的包含话语X和情绪集合E以及对应的原回复Y′的训练集，对初始的所述条件变分自编码器CVAE进行训练，从而得到训练好的所述条件变分自编码器CVAE，训练过程中使用的损失函数的计算公式为： 式中z为潜在变量，Y为最大化响应，Cx,e为给定条件，Cx,e＝[ox；e′]，ox为所述条件变分自编码器CVAE的编码器对所述话语X进行处理后的输出，e′为从情绪集合E中指定的情绪类别的嵌入向量，pDY|z,Cx,e为用于从先验分布中抽样z的先验模型，qRz|Y,Cx,e为用于逼近潜在变量z的后验分布的识别网络，pPz|Cx,e为近似计算得到的最大化给定条件似然的变分下界，KL为KL散度； 表情符号模块，用于根据所述对话话语、所述指定情感和所述表情符号库得到指定表情符号集合； 位置模块，用于根据所述响应回复和所述指定表情符号集合得到序列标注结果； 整合模块，用于对所述序列标注结果、所述指定表情符号集合和所述响应回复进行整合，得到所述情感回复， 其中，所述表情符号模块包括情绪检测子模块、情绪量化子模块和表情符号计算子模块， 所述情绪检测子模块用于根据所述对话话语得到对应的多个情绪状态， 所述情绪量化子模块用于分别对所述指定情感和所有所述情绪状态进行量化，得到对应的情绪向量， 所述表情符号计算子模块用于根据所述指定情感的情绪向量、各个所述情绪状态的情绪向量和所述表情符号库进行计算，得到所述表情符号库中的多个表情符号作为所述指定表情符号集合。

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