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龙图腾网获悉中国移动通信有限公司研究院;清华大学;中国移动通信集团有限公司申请的专利一种信息处理方法、装置、设备和可读存储介质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：CN116737885B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202210199563.2，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种信息处理方法、装置、设备和可读存储介质是由黄毅;欧智坚;冯俊兰;刘红;金镝设计研发完成，并于2022-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种信息处理方法、装置、设备和可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种信息处理方法、装置、设备和可读存储介质，涉及计算机技术领域，以提高端到端任务型对话系统的输出的准确性。该方法包括：获取用户的输入信息；将所述输入信息作为端到端任务型对话系统的输入，得到输出信息；其中，所述端到端任务型对话系统所采用的处理模型通过基于生成式预训练模型的有监督的预训练、并在预训练获得的模型基础上进行半监督训练获得。本申请实施例可以提高端到端任务型对话系统的输出的准确性。

本发明授权一种信息处理方法、装置、设备和可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种信息处理方法，其特征在于，包括： 获取用户的输入信息； 将所述输入信息作为端到端任务型对话系统的输入，得到输出信息； 其中，所述端到端任务型对话系统所采用的处理模型通过基于生成式预训练模型的有监督的预训练、并在预训练获得的模型基础上进行半监督训练获得；所述端到端任务型对话系统所采用的处理模型为变分隐状态生成式预训练语言模型； 所述处理模型的训练包括： 根据有标注的样本数据和生成式预训练模型进行有监督的预训练； 基于预训练获得的模型，利用混合样本数据进行半监督训练，其中，所述混合样本数据由有标注的样本数据和未标注的样本数据混合而形成； 所述基于预训练获得的模型，利用混合样本数据进行半监督训练，包括： 从所述混合样本数据中获取当前样本数据； 若所述当前样本数据为有标注的样本数据，则将所述有标注的样本数据中、每轮任务型对话的输入变量按照第一预设顺序进行拼接，获得第一输入序列，并将所述输入序列作为通过预训练获得的生成模型的输入，训练生成模型；将所述有标注的样本数据中、每轮任务型对话的输入变量按照第二预设顺序进行拼接，获得第二输入序列；将所述第二输入序列作为通过预训练获得的推断模型的输入，训练推断模型； 若所述当前样本数据为未标注的样本数据，则根据所述未标注的样本数据，采用变分学习方法训练通过预训练获得的生成模型和推断模型；或者，根据所述未标注的样本数据，采用自训练方法训练通过预训练获得的生成模型。

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中国移动通信有限公司研究院;清华大学;中国移动通信集团有限公司，其通讯地址为：100053 北京市西城区宣武门西大街32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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