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龍圖騰網(wǎng)獲悉哈爾濱工業(yè)大學(xué)(深圳)(哈爾濱工業(yè)大學(xué)深圳科技創(chuàng)新研究院)申請(qǐng)的專利一種基于上文篩選和示例推理的對(duì)話情感分類方法及裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120234421B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510717842.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/353；該發(fā)明授權(quán)一種基于上文篩選和示例推理的對(duì)話情感分類方法及裝置是由劉瑞萌;張梅山;喻曦;張民設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-30向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于上文篩選和示例推理的對(duì)話情感分類方法及裝置在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于上文篩選和示例推理的對(duì)話情感分類方法及裝置，涉及自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：基于歷史對(duì)話關(guān)系感知模型，根據(jù)當(dāng)前句子、歷史句子和歷史句子掩碼進(jìn)行句子相關(guān)性篩選，獲得相關(guān)歷史句子；根據(jù)相關(guān)歷史句子以及當(dāng)前句子，使用情感信息編碼模型進(jìn)行編碼處理，獲得對(duì)話情感傾向的編碼句子表示；基于情感知識(shí)庫(kù)以及情感信息編碼模型，根據(jù)編碼句子表示進(jìn)行FAISS相似檢索，獲得知識(shí)庫(kù)示例句子；基于情感推理提示模板，根據(jù)知識(shí)庫(kù)示例句子以及當(dāng)前句子，通過(guò)大語(yǔ)言模型進(jìn)行情感分類預(yù)測(cè)，獲得情感分類結(jié)果。本發(fā)明是一種基于上文篩選和示例推理的效率高且魯棒性強(qiáng)的對(duì)話情感分類方法。

本發(fā)明授權(quán)一種基于上文篩選和示例推理的對(duì)話情感分類方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于上文篩選和示例推理的對(duì)話情感分類方法，其特征在于，所述方法包括： 基于預(yù)設(shè)的相關(guān)性篩選提示文本，使用Emorynlp數(shù)據(jù)集，通過(guò)大語(yǔ)言模型構(gòu)建情感分類訓(xùn)練集； 基于多頭注意力機(jī)制，根據(jù)BERT模型結(jié)構(gòu)構(gòu)建待訓(xùn)練歷史對(duì)話關(guān)系感知模型； 使用情感分類訓(xùn)練集，對(duì)待訓(xùn)練歷史對(duì)話關(guān)系感知模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得歷史對(duì)話關(guān)系感知模型； 獲取對(duì)話中的當(dāng)前句子、歷史句子和歷史句子掩碼； 根據(jù)當(dāng)前句子、歷史句子和歷史句子掩碼，使用歷史對(duì)話關(guān)系感知模型進(jìn)行當(dāng)前句子的上文關(guān)系預(yù)測(cè)，獲得相關(guān)性概率分?jǐn)?shù)集合； 基于分詞處理方法，將當(dāng)前句子以及歷史句子進(jìn)行向量化處理，獲得當(dāng)前句子詞嵌入向量以及歷史句子詞嵌入向量； 根據(jù)當(dāng)前句子詞嵌入向量，通過(guò)預(yù)訓(xùn)練BERT模型進(jìn)行編碼處理，并提取當(dāng)前句子詞嵌入向量的CLS標(biāo)記對(duì)應(yīng)的隱藏狀態(tài)；將當(dāng)前句子詞嵌入向量的CLS標(biāo)記對(duì)應(yīng)的隱藏狀態(tài)確定為當(dāng)前句子表示； 對(duì)歷史句子詞嵌入向量添加位置編碼，獲得位置編碼詞嵌入向量； 基于歷史句子掩碼，根據(jù)位置編碼詞嵌入向量，通過(guò)預(yù)訓(xùn)練BERT模型進(jìn)行編碼處理，并提取位置編碼詞嵌入向量的CLS標(biāo)記對(duì)應(yīng)的隱藏狀態(tài)；將位置編碼詞嵌入向量的CLS標(biāo)記對(duì)應(yīng)的隱藏狀態(tài)確定為歷史句子表示； 根據(jù)當(dāng)前句子表示以及歷史句子表示進(jìn)行多頭注意力機(jī)制計(jì)算，獲得注意力輸出； 基于注意力輸出，根據(jù)當(dāng)前句子表示以及歷史句子表示進(jìn)行拼接融合，獲得句子綜合表示； 根據(jù)句子綜合表示，通過(guò)全連接層進(jìn)行相關(guān)性強(qiáng)度預(yù)測(cè)，獲得相關(guān)性概率分?jǐn)?shù)集合； 基于概率分?jǐn)?shù)閾值，對(duì)相關(guān)性概率分?jǐn)?shù)集合進(jìn)行篩選，獲得相關(guān)概率分?jǐn)?shù)集合； 在歷史句子中，選擇相關(guān)概率分?jǐn)?shù)集合對(duì)應(yīng)的句子，獲得相關(guān)歷史句子； 根據(jù)相關(guān)歷史句子以及當(dāng)前句子，使用情感信息編碼模型進(jìn)行編碼處理，獲得對(duì)話情感傾向的編碼句子表示； 基于情感知識(shí)庫(kù)以及情感信息編碼模型，根據(jù)編碼句子表示進(jìn)行FAISS相似檢索，獲得知識(shí)庫(kù)示例句子； 基于情感推理提示模板，根據(jù)知識(shí)庫(kù)示例句子以及當(dāng)前句子，通過(guò)大語(yǔ)言模型進(jìn)行情感分類預(yù)測(cè)，獲得情感分類結(jié)果。

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