买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种基于工具学习的多模态共情回复生成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：CN119938994B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510027568.0，技术领域涉及：G06F16/9032；该发明授权一种基于工具学习的多模态共情回复生成方法是由张逸群;张安然;高崇运;冯时;王大玲;张一飞设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于工具学习的多模态共情回复生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于工具学习的多模态共情回复生成方法，涉及共情对话生成技术领域。该方法构建基于工具学习的多模态共情回复生成框架TOOL‑STCIKERCONV，包括数据改造模块、工具调用模块以及评估训练模块；该方法通过对构建的对话数据集进行改造，使用插入特殊token方法，在表情包内容描述字段Prompt中添加含有特殊token的片段使得多模态基座模型具有思考表情包生成的能力，实现在隐向量空间中思考，让多模态基座模型学习主动调用表情包生成工具，解决了多模态共情对话生成领域大模型缺乏自主思考能力导致的表情包发送频率异常问题；此外，该方法利用即插即用的表情包生成工具，实现了表情包生成模型的迭代更新和更换不同风格文生图模型。

本发明授权一种基于工具学习的多模态共情回复生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于工具学习的多模态共情回复生成方法，其特征在于：构建基于工具学习的多模态共情回复生成框架TOOL-STCIKERCONV，包括数据改造模块、工具调用模块以及评估训练模块，其中，数据改造模块用于对构建的对话数据集进行改造，并调用评估训练模块对改造后的数据集进行筛选和过滤，保证数据质量；工具调用模块将共情回复任务解耦为基于多模态基座模型的多模态闲聊子任务以及基于工具调用的多模态表情包内容描述生成子任务；评估训练模块使用改造后的数据集对多模态基座模型进行训练，并对训练结果进行效果评估，客观评估回复内容的质量和可用性； 包括以下步骤： 步骤1：构建对话数据集，并调用数据改造模块对构建的对话数据集进行数据改造，将对话数据集按比例划分为训练集、验证集和测试集； 步骤2：调用工具调用模块将共情回复任务解耦为基于多模态基座模型的多模态闲聊子任务以及基于工具调用的多模态表情包内容描述生成子任务，分别生成对应的文本回复内容以及表情包回复内容； 步骤3：调用评估训练模块，使用改造后的对话数据集对多模态基座模型进行训练与评估，得到训练好的多模态基座模型； 步骤4：根据用户输入内容，使用训练好的TOOL-STCIKERCONV多模态共情回复框架生成对应的文字回复以及表情包回复； 所述步骤3包括： 步骤3.1：将当前阶段用户输入内容X和对话历史H及表情包内容描述字段Q传输至多模 态基座模型LLMs中，得到文本回复内容和表情包回复内容，如下公式所示： 多模态基座模型LLMs的损失函数L为： 其中，为输入内容经过多模态基座模型后的生成向量特征，为大模型中固定不参与 更新的参数，为训练过程中可更新的参数，,分别为回复内容和表情包内容描述 字段Prompt生成内容的第i个token，k为token的数量，,分别为训练过程中的文本回复 部分损失函数和表情包内容描述字段Prompt生成部分损失函数，为最终模型损失函数； 步骤3.2：选取纯文本类评价指标、表情包发送频率评价指标、图文回复内容一致性评价指标对训练后的多模态基座模型回复内容的质量和可用性进行评估，选取评价指标最优的多模态基座模型作为TOOL-STCIKERCONV多模态共情回复框架的多模态基座模型，用于生成对应的文字回复以及表情包回复。

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东北大学，其通讯地址为：110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。