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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利口语对话状态追踪模型训练方法及口语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：CN115795008B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202211464999.6，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权口语对话状态追踪模型训练方法及口语对话状态追踪方法是由王德远;袁彩霞;高晖;王小捷;许文俊;张平;冯方向设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本口语对话状态追踪模型训练方法及口语对话状态追踪方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种口语对话状态追踪模型训练方法及口语对话状态追踪方法，其中训练方法包括：获取预设的样本数据；样本数据包括正确的对话过程文本数据、经过噪声融合处理的对话过程文本数据和目标槽值标签；利用口语对话状态追踪模型，基于经过噪声融合处理的所述对话过程文本数据，进行文本纠错和槽值提取，并基于文本纠错和槽值提取的结果、正确的对话过程文本数据和目标槽值标签，计算总损失函数值，利用总损失函数值，对口语对话状态追踪模型的参数进行优化调整；其中，基于对话过程文本数据在文本纠错前后分别对应的语义向量的拼接结果，利用对话状态追踪解码器，进行槽值提取。采用本申请，可以提高口语对话状态追踪的准确度。

本发明授权口语对话状态追踪模型训练方法及口语对话状态追踪方法在权利要求书中公布了：1.一种口语对话状态追踪模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取预设的样本数据；所述样本数据包括正确的对话过程文本数据、经过噪声融合处理的所述对话过程文本数据和目标槽值标签； 利用口语对话状态追踪模型，基于经过噪声融合处理的所述对话过程文本数据，进行文本纠错和槽值提取，并基于所述文本纠错和所述槽值提取的结果、所述正确的对话过程文本数据和所述目标槽值标签，计算总损失函数值，利用所述总损失函数值，对所述口语对话状态追踪模型的参数进行优化调整；其中，基于所述对话过程文本数据在所述文本纠错前后分别对应的语义向量的拼接结果，利用对话状态追踪解码器，进行所述槽值提取； 其中，所述基于所述文本纠错和所述槽值提取的结果、所述正确的对话过程文本数据和所述目标槽值标签，计算总损失函数值包括： 按照，计算第一损失函数值；其中，为预设的超参数，，表示经过噪声融合处理的所述对话过程文本数据；表示所述正确的对话过程文本数据，，n表示中的词数；表示中的第i个词，表示纠错解码器的输出概率，表示在对进行解码之前已经解码出的所有词，表示不是实体词，表示是实体词； 按照，计算第二损失函数值；其中，表示所述目标槽值标签；表示所述对话状态追踪解码器的输出概率; 计算所述第一损失函数值与所述第二损失函数值的和，得到所述总损失函数值; 所述方法进一步包括：利用预先训练的第一编码器，对纠错编码器和所述对话状态追踪编码器进行初始化；利用预先训练的第一解码器，对所述纠错解码器和所述对话状态追踪解码器进行初始化；其中，所述第一编码器和所述第一解码器的训练方法包括： 获取预设的预训练样本数据集合，所述预训练样本数据集合包括纠错任务样本数据集合和对话状态追踪任务样本数据集合；所述预训练样本数据集合中的每个样本数据包括任务类型指示信息、正确的对话过程文本数据和相应的经过噪声融合处理的对话过程文本数据，以及目标槽值标签；所述任务类型包括纠错任务和对话状态追踪任务； 确定所述纠错任务样本数据集合中每个样本数据的句子困惑度，基于所述句子困惑度和预设的句子困惑度等级划分策略，确定相应样本数据的句子困惑度等级；按照所述句子困惑度等级，对所述纠错任务样本数据集合中的样本数据进行分类，得到每种句子困惑度等级各自对应的纠错任务样本数据子集； 将所述对话状态追踪任务样本数据集合分别与每个所述纠错任务样本数据子集组合，得到相应句子困惑度等级对应的预训练样本数据集合组； 按照句子困惑度等级由低至高的顺序，依次选择一个所述预训练样本数据集合组，利用该预训练样本数据集合组中的样本数据，对编解码器训练模型进行训练；其中，所述训练包括：从所述预训练样本数据集合组中，批量选取样本数据，利用所选取的每批样本数据，对编解码器训练模型进行相应任务的训练；每批样本数据中纠错任务和对话状态追踪任务各占一半样本数据；所述编解码器训练模型由所述第一编码器和所述第一解码器构成。

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