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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利一种基于用户个性化的对话回复生成方法及其模型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：CN116136871B 。

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：202310191200.9，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于用户个性化的对话回复生成方法及其模型是由曾碧卿;曾威;冯灵聪;周斯颖设计研发完成，并于2023-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于用户个性化的对话回复生成方法及其模型在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于用户个性化的对话回复生成方法及其模型。本发明所述的对话回复生成方法包括：S1、获取当轮输入语句与历史输入语句中包含的个性化信息的匹配程度得分；S2、根据所述匹配程度得分，得到个性化信息选择性保存向量；S3、根据个性化信息选择性保存向量，得到用户个性化表征向量；在获得用户个性化表征向量后，根据用户个性化表征向量，在候选知识语句中选择最符合用户个性的知识语句，再利用所选择的知识语句，生成对话回复语句。本发明的方案，无须引入外部的对话者信息标注数据来获得用户的个性化信息，从而降低了对话系统的数据处理的负担，并且提高了对话系统的灵活性和应用范围。

本发明授权一种基于用户个性化的对话回复生成方法及其模型在权利要求书中公布了：1.一种基于用户个性化的对话回复生成方法，其特征在于：包括如下步骤： S1、根据当前对话中用户的历史输入语句和当轮输入语句，得到当轮输入语句与历史输入语句中包含的个性化信息的匹配程度得分； S2、根据所述匹配程度得分，得到所述历史输入语句的个性化信息选择性保存向量； S3、根据所述个性化信息选择性保存向量，得到所述当轮输入语句所对应的用户个性化表征向量； S4、根据所述用户个性化表征向量，得到每一候选知识语句与所述用户个性化表征向量在信息上的信息关联向量； S5、根据所述信息关联向量，得到所述候选知识语句的知识选择分布向量； S6、根据所述知识选择分布向量，计算每个候选知识语句的注意力得分，并将注意力得分最高的候选知识语句定为当轮对话中所选择的知识语句； S7、根据上下文语句和所选择的知识语句，初始化循环神经网络的解码隐藏状态向量； S8、更新循环神经网络的解码隐藏状态向量，从而得到更新后的解码隐藏状态向量； S9、根据所述更新的解码隐藏状态向量和上下文语句，计算词语表中词语的第一注意力值，以及根据所述更新的解码隐藏状态向量和所选择的知识语句，计算所选择的所述知识语句中词语的第二注意力值； S10、利用所述第一注意力值和第二注意力值，计算词语的最终概率值； S11、选择最终概率值最高的词语作为当前时间步的生成词。

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