中国人民大学赵鑫获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民大学申请的专利一种基于提示学习方法的对话推荐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：CN115525744B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202211110323.7，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于提示学习方法的对话推荐系统是由赵鑫;王晓磊设计研发完成，并于2022-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于提示学习方法的对话推荐系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于提示学习方法的对话推荐系统，包括如下步骤：S1：通过基于实体预测的自监督学习融合对话文本和知识图谱的语义信息作为任务共享的提示，为预训练语言模型补充用于对话推荐系统所需要的知识信息；S2：通过对话任务特定的提示设计，驱动预训练语言模型生成带有物品槽位的模板语句作为回复的中间结果；S3：通过推荐任务特定的提示，驱动预训练语言模型生成用户感兴趣的物品。本发明借助知识图谱增强的提示学习技术，在固定大规模预训练语言模型的情况下，通过添加任务共享和任务特定的提示，使得一个模型可以高质量地完成对话和推荐两个任务，并生成结果相一致的回复语句和推荐物品。
本发明授权一种基于提示学习方法的对话推荐系统在权利要求书中公布了：1.一种基于提示学习方法的对话推荐系统，其特征在于，包括如下步骤： S1：通过自监督学习融合对话文本和知识图谱的语义信息作为任务共享的提示，为预训练模型补充用于对话推荐系统所需要的知识； S2：通过对话任务特定的提示设计，驱动预训练模型生成带有物品槽位的模板语句作为回复的中间结果； S3：通过推荐任务特定的提示，驱动预训练模型生成用户感兴趣的物品； 步骤S2具体为： 对话任务旨在生成富有信息量的语句来获取用户偏好或者给用户推荐感兴趣的物品；通过在提示中加强单词级别的语义信息，使得回复语句与上下文更加相关，具体设计如下： ； 其中，是经过语义融合的文本表示，是对话任务特定的连续型提示，是对话历史文本； 在上述提示设计中，优化的参数，采用交叉熵作为损失函数，具体计算过程如下： ； 其中，是训练样本的数目，是第个样本中回复语句的长度，是回复中第个位置之前的所有单词。
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