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龍圖騰網獲悉長沙理工大學申請的專利基于BERT-BLSTM-RPEA-LSTM的語義槽填充與意圖檢測聯合方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115934916B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211743035.5，技術領域涉及：G06F16/3329；該發明授權基于BERT-BLSTM-RPEA-LSTM的語義槽填充與意圖檢測聯合方法是由唐小勇;許佳豪;曹嶸暉;鄧錟;劉文正設計研發完成，并于2022-12-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于BERT-BLSTM-RPEA-LSTM的語義槽填充與意圖檢測聯合方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于BERT?BLSTM?RPEA?LSTM的語義槽填充與意圖檢測聯合方法，包括如下步驟：S1、構建一個由共享網絡及兩個分類網絡組成的模型框架；S2、對S1所述的模型進行訓練，更新除詞嵌入層以外整個網絡模型的參數，得到語義槽填充與意圖檢測模型；S3、基于S2所述語義槽填充與意圖檢測模型，實現對待檢測對話文本句子中語義槽的填充和意圖的檢測。本發明可在不增加較多計算量的前提下會自動找到兩個任務之間的平衡，獲得更好的整體性能。

本發明授權基于BERT-BLSTM-RPEA-LSTM的語義槽填充與意圖檢測聯合方法在權利要求書中公布了：1.一種基于BERT-BLSTM-RPEA-LSTM的語義槽填充與意圖檢測聯合方法，其特征在于，包括如下步驟： S1、構建一個由共享網絡及兩個分類網絡組成的模型框架，所述模型包括詞嵌入層、編碼器層、RPEA機制以及解碼雙任務分類層，其中共享網絡由“BERT-BLSTM-RPEA-LSTM”組成，兩個分類網絡分別對應語義槽填充和意圖檢測的前饋神經網絡； S2、對S1所述的模型進行訓練，通過S1所述模型輸出獲得的兩種預測向量和真實值的誤差計算損失并更新除詞嵌入層以外整個網絡模型的參數，得到語義槽填充與意圖檢測模型； S3、基于S2所述語義槽填充與意圖檢測模型，根據從對話系統中獲得的待檢測的對話文本句子，實現對待檢測對話文本句子中語義槽的填充和意圖的檢測； 所述編碼器層選擇一個包含前向和后向LSTM的BLSTM網絡，并設置網絡的輸入維度為De，輸出維度為Dh＝256； 所述RPEA機制是將獲得的每個句子中每個單詞的隱藏層特征向量通過RPEA機制分別計算出一個對應的全局加局部注意力補充信息向量； 對獲取的每個隱藏層特征向量計算一個補充信息向量，當對第t個隱藏層向量ht計算補充信息向量ct時，先計算出一個全局的閾值參數向量和一個局部閾值參數向量然后ct由at與rt求哈達瑪積之后與隱藏層特征向序列做乘積求得；通過先將ht和每一個隱藏層特征向量拼接，然后與參數矩陣Wα做矩陣乘法運算并送入雙曲正切閾值函數，接著再與參數矩陣Vα求相乘獲得一個全局注意的得分，最終對全局得分歸一化得到全局閾值參數向量at；局部閾值參數向量rt由每個隱藏層特征向量相對ht位置及ht計算得到的局部注意得分并通過sigmoid閾值函數求得； 其中T代表矩陣的轉置，rt，i∈0，1；N代表輸入句子單詞最大個數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人長沙理工大學，其通訊地址為：410117 湖南省長沙市天心區赤嶺路45號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。