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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于詹森-香农散度的对话状态追踪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：CN116431786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310360585.7，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于詹森-香农散度的对话状态追踪方法是由梁婷婷;卢诚;殷昱煜;李玉;李尤慧子;万健设计研发完成，并于2023-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于詹森-香农散度的对话状态追踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于詹森‑香农散度的对话状态追踪方法，包括如下步骤：S1、收集不同领域的任务型对话数据集；S2、构建对话状态追踪模型；S3、通过编码模块对任务型对话数据集中的历史和当前对话、当前状态和槽位信息进行语义编码的语义信息；S4、将编码后的语义信息输入至对话状态决策模块以生成目标概率分布；S5、使用JS散度作为指标来衡量样本是否属于噪声样本；S6、对于非噪声样本，保留其原有的标签，对于噪声样本，根据S4中得到的目标概率分布，选择概率值最大的目标，作为新的标签，并使用新的标签进行训练；S7、训练过程中动态调整噪声样本判断阈值以适配不断增强的对话状态追踪模型，直至对话状态追踪模型拟合。该方法有效解决现实噪声环境中训练DST模型会难以拟合下游任务数据的难题。

本发明授权一种基于詹森-香农散度的对话状态追踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于詹森-香农散度的对话状态追踪方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、收集不同领域的任务型对话数据集，所述任务型对话数据集包括历史和当前对话、历史和当前状态、槽位信息，以及对应的原始标签； S2、构建对话状态追踪模型，所述对话状态追踪模型包括编码模块和对话状态决策模块； S3、通过编码模块对任务型对话数据集中的历史和当前对话、当前状态和槽位信息进行语义编码的语义信息； S4、将编码后的语义信息输入至对话状态决策模块以生成目标概率分布； S5、使用JS散度作为指标来衡量样本是否属于噪声样本； S6、对于非噪声样本，保留其原有的标签，对于噪声样本，根据目标概率分布，选择概率值最大的目标，作为新的标签，并使用新的标签进行训练； S7、训练过程中动态调整噪声样本判断阈值以适配不断增强的对话状态追踪模型，直至对话状态追踪模型拟合。

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杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158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”。

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