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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于知识图谱的多方人机交互回复拟人化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：CN116340474B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202211612651.7，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于知识图谱的多方人机交互回复拟人化方法是由苏美丹;武俊;胡敏;黄宏程设计研发完成，并于2022-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱的多方人机交互回复拟人化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于知识图谱的多方人机交互回复拟人化方法，属于人机交互领域。该方法包括以下步骤：S1：多方人机交互情感状态评估；S2：知识图谱水波纹传播。通过采取知识图谱表征的方式来挖掘多方的相似经历以找到潜在感兴趣的对话内容，而相似的经历体验促使用户共享情绪体验和群体感受，利用VAD情感字典向模型引入额外的情感信息加以形式化表示，使机器人感受到多方的情绪，并将情绪反馈给多方，从而产生情感上更加合适、内容上更加丰富的回复。在多方对话数据集上进行实验，实验结果表明，兼具情感温度与知识深度的多方人机交互系统，能够吸引其余各方的注意，成为多方的焦点。

本发明授权一种基于知识图谱的多方人机交互回复拟人化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的多方人机交互回复拟人化方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： S1：多方人机交互情感状态评估； S2：知识图谱水波纹传播； 所述S1具体为： 使用心理学中NRC_VAD情感字典，进行情感的量化与计算，结合VAD情感的具体含义和TF-IDF技术，计算对话语句的整体情感嵌入，公式如下： 1 其中，是单词的情感嵌入，和分别为句子中第个单词的TF值和IDF值，TF用于表示某个单词在某一方对话中出现的频率，当出现的频率越高说明该单词对于某一方的重要性越高；IDF衡量某个单词在所有多方人机对话中出现的概率，如果一个单词出现在所有多方人机对话中，那么这个单词不重要；和的计算公式分别如式2和式3所示： 2 其中，为单词在某一方对话中的词频，是某一方的对话内容长度； 3 其中，是训练数据集中所有输入和回复句子的总和，表示所有输入和回复句子中包含单词的句子总数； 一个积极的输入往往能产生一个积极的回复，使得多方人机交互状态更加积极；而一个消极的输入往往能产生一个消极的回复，使得多方人机交互状态更加消极，这一对话过程符合人与人实际交流的心理过程；基于以上心理过程，度量回复与输入的V值情感是否相近，公式如下： 4 其中，表示机器人回复语句中的情感值，表示多方对话输入的情感值，下标1表示曼哈顿距离； 当输入与回复都具备很强的主导欲望时，多方中的主导者和机器人就会产生冲突，输入与回复间的A值和D值的距离则越大越好；度量回复与输入的A值和D值是否远离，分别如式5和式6所示： 5 6 结合公式4，公式5和公式6，定义机器人候选回复的最终情感分数，公式如下： 7 将其进行归一化，定义机器人候选回复的情感友好度为： 8 其中，和是候选回复中情感分数的最小值和最大值； 所述S2为： 首先，对多方对话内容进行话题实体抽取，将其映射到知识图谱上，激活相关的知识实体，将这些知识实体看作用户的兴趣种子集合； 其次，基于水波纹传播思想，沿着知识图谱中的链接向外不断传播，依次对内层中的种子实体选择下一层的邻居实体作为传播实体，形成多方对潜在种子话题的偏好分布； 然后，种子实体沿着不同链接传播至层后，再由外向内地从层开始依次将本层的实体与其邻居实体信息聚合起来，用以更新本层的实体表示并用于下一次聚合，而聚合层邻居信息的种子实体用于表征最终的潜在兴趣话题； 最后，综合考虑多方的情感倾向和兴趣偏好，选择得分最高的候选回复作为机器人的最优响应。

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