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龙图腾网获悉江西省科学院能源研究所申请的专利基于人工智能的对话处理方法及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：CN120316248B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510780099.X，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权基于人工智能的对话处理方法及装置是由张安安;张苗辉;刘琦;古和今;黄琪;谢运生;王志成设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的对话处理方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于人工智能的对话处理方法及装置，该方法包括：根据若干个用户的历史对话数据构建出用户数据集；利用情感分析网络模型对用户数据集进行数据识别得到识别结果；将词向量进行编码得到的词向量编码计算出注意力分布；根据情感标签对用户数据集的注意力分布进行数据处理得到情感数据和场景数据；根据情感数据、场景数据、意图分类结果生成的情感数据张量、场景数据张量以及意图分类张量生成对话张量集，利用对话张量集对预设的对话模型进行优化，并利用所得到的对话处理模型实现新用户的对话处理。本发明通过融合情感数据、场景数据及意图分类来实现人工智能软件对用户对话数据的有效分解。

本发明授权基于人工智能的对话处理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的对话处理方法，其特征在于，包括： 获取若干个用户对人工智能软件的历史对话数据，并根据各所述历史对话数据构建出各所述用户的用户数据集； 构建情感分析网络模型，并利用所述情感分析网络模型对所述用户数据集进行数据识别，以得到具有不同情感类型的识别结果； 对所述用户数据集进行文本映射，以得到对应的词向量，并将所述词向量进行编码，将所得到的词向量编码计算出所述用户数据集的注意力分布； 构建情感标签，并根据所述情感标签对所述用户数据集的注意力分布进行数据处理，以得到对应的情感数据和对应的场景数据； 对所述识别结果进行意图预测，并基于意图预测结果进行意图分类，以得到对应的意图分类结果，根据所述情感数据、所述场景数据、以及所述意图分类结果生成对应的情感数据张量、场景数据张量以及意图分类张量； 利用所述情感数据张量、所述场景数据张量以及所述意图分类张量生成对话张量集，利用所述对话张量集对预设的对话模型进行优化，并利用所得到的对话处理模型实现新用户的对话处理； 其中，对所述用户数据集进行文本映射，以得到对应的词向量，并将所述词向量进行编码，将所得到的词向量编码计算出所述用户数据集的注意力分布的步骤包括： 利用词向量模型对所述用户数据集进行文本映射，以得到对应的词向量，利用双向循环神经网络模型对所述词向量进行编码，以得到对应的正向词向量编码和反向词向量编码； 将所述正向词向量编码和所述反向词向量编码进行拼接，并对拼接后的输出数据投影至若干个不同子空间得到对应的输出权重，以计算出所述用户数据集的注意力分布； 所述正向词向量编码和所述反向词向量编码的计算公式为： ； ； 式中，和分别为第时刻的上一时刻输出的词向量，表示第时刻的输入词向量； 所述用户数据集的注意力分布的计算公式为： ； ； ； ； 式中，表示将正向词向量编码和反向词向量编码进行拼接所得到的输出数据，表示第时刻时激活函数对输出数据进行计算得到的输出向量，用于表征输入数据对最终情感分类的影响程度；表示激活函数的参数，表示输出数据的权重系数，表示第时刻时的输出数据投影至个不同子空间所得到的输出权重，、、表示第个子空间的投影矩阵，表示第时刻时激活函数的输出向量，表示输出数据的总数量，表示第时刻时的输出数据的注意力权重，根据该注意力权重输出对应的注意力分布；表示预设的门控参数矩阵，表示函数； 其中，构建情感标签，并根据所述情感标签对所述用户数据集的注意力分布进行数据处理，以得到对应的情感数据和对应的场景数据的步骤包括： 根据所述情感类型构建对应的情感标签，利用词向量模型和逆文档频率模型相结合的方式对用户数据集的注意力分布进行处理，以生成对应的场景数据； 根据所述情感标签对用户数据集的注意力分布进行数据处理，在对应的情感表达库中匹配搜索，以形成对应的情感数据，以设置用户阈值的方式，对用户数据集的注意力分布进行处理后，将所计算出的数值大于阈值的数据标记为情感数据，将小于阈值的数据标记为场景数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江西省科学院能源研究所，其通讯地址为：330000 江西省南昌市高新技术开发区昌东大道7777号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。