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龙图腾网获悉湖北大学申请的专利基于知识图谱的智能问答系统中多轮对话逻辑优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：CN121478989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610019754.4，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于知识图谱的智能问答系统中多轮对话逻辑优化方法是由陈辉;高佳豪;张淼;何鹏;李美玲设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱的智能问答系统中多轮对话逻辑优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于知识图谱的智能问答系统中多轮对话逻辑优化方法，属于人工智能与自然语言处理技术领域，包括以下步骤：S1、构建并动态更新三元组知识图谱；S2、基于图神经网络与图注意力机制，对三元组知识图谱中的跨轮次语义关联进行时序与情绪感知建模，输出对话上下文向量；S3、将对话上下文向量与当前用户输入特征输入至生成模型，通过独立的意图、实体及行为嵌入编码器进行语义映射，并结合来自三元组知识图谱的逻辑约束与情绪驱动权重调整，生成机器人行为；S4、基于任务关联的对抗训练机制对生成模型进行优化；S5、进行多模态情绪融合与一致性验证。本发明，能够实现动态、连贯、情感智能的多轮对话逻辑优化。

本发明授权基于知识图谱的智能问答系统中多轮对话逻辑优化方法在权利要求书中公布了：1.基于知识图谱的智能问答系统中多轮对话逻辑优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建并动态更新三元组知识图谱，三元组知识图谱用于存储包含用户意图、用户实体、机器人行为及用户情绪的对话状态与语义关联；具体包括：解析用户输入，提取当前轮次的用户意图、用户实体及情绪标签，作为对应节点插入三元组知识图谱，并建立相应的关系边； S2、利用图注意力机制计算三元组知识图谱中节点间的注意力权重，以聚合邻居节点信息并生成对话上下文向量；其中，计算注意力权重的过程包括：针对所述三元组知识图谱中任意两个节点i与j，首先根据节点i与j之间的对话轮次间隔，计算一个随时间间隔增大而衰减的时间衰减因子；其次，根据节点i与j所关联的情绪强度值的差异，计算一个情绪感知增益因子；最后，结合节点特征、时间衰减因子及情绪感知增益因子，通过注意力机制计算节点i对节点j的注意力权重； S3、将对话上下文向量与当前用户输入特征输入至生成模型，所述当前用户输入特征为解析用户输入提取的当前轮次用户意图、用户实体及情绪标签，通过独立的意图、实体及行为嵌入编码器进行语义映射，并结合来自三元组知识图谱的逻辑约束与情绪驱动权重调整，生成机器人行为；情绪驱动权重调整通过以下方式实现：在生成模型的输出层，依据当前用户情绪状态计算情绪增益系数，并使用该系数对候选行为的初始概率分布进行加权调整； S4、基于任务关联的对抗训练机制对生成模型进行优化，并动态更新三元组知识图谱； S5、进行多模态情绪融合与一致性验证，其中，多模态情绪包括文本模态情绪与语音模态情绪。

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