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龍圖騰網獲悉江西省科學院能源研究所申請的專利基于人工智能的對話處理方法及裝置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：CN120316248B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510780099.X，技術領域涉及：G06F16/335；該發明授權基于人工智能的對話處理方法及裝置是由張安安;張苗輝;劉琦;古和今;黃琪;謝運生;王志成設計研發完成，并于2025-06-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于人工智能的對話處理方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于人工智能的對話處理方法及裝置，該方法包括：根據若干個用戶的歷史對話數據構建出用戶數據集；利用情感分析網絡模型對用戶數據集進行數據識別得到識別結果；將詞向量進行編碼得到的詞向量編碼計算出注意力分布；根據情感標簽對用戶數據集的注意力分布進行數據處理得到情感數據和場景數據；根據情感數據、場景數據、意圖分類結果生成的情感數據張量、場景數據張量以及意圖分類張量生成對話張量集，利用對話張量集對預設的對話模型進行優化，并利用所得到的對話處理模型實現新用戶的對話處理。本發明通過融合情感數據、場景數據及意圖分類來實現人工智能軟件對用戶對話數據的有效分解。

本發明授權基于人工智能的對話處理方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的對話處理方法，其特征在于，包括： 獲取若干個用戶對人工智能軟件的歷史對話數據，并根據各所述歷史對話數據構建出各所述用戶的用戶數據集； 構建情感分析網絡模型，并利用所述情感分析網絡模型對所述用戶數據集進行數據識別，以得到具有不同情感類型的識別結果； 對所述用戶數據集進行文本映射，以得到對應的詞向量，并將所述詞向量進行編碼，將所得到的詞向量編碼計算出所述用戶數據集的注意力分布； 構建情感標簽，并根據所述情感標簽對所述用戶數據集的注意力分布進行數據處理，以得到對應的情感數據和對應的場景數據； 對所述識別結果進行意圖預測，并基于意圖預測結果進行意圖分類，以得到對應的意圖分類結果，根據所述情感數據、所述場景數據、以及所述意圖分類結果生成對應的情感數據張量、場景數據張量以及意圖分類張量； 利用所述情感數據張量、所述場景數據張量以及所述意圖分類張量生成對話張量集，利用所述對話張量集對預設的對話模型進行優化，并利用所得到的對話處理模型實現新用戶的對話處理； 其中，對所述用戶數據集進行文本映射，以得到對應的詞向量，并將所述詞向量進行編碼，將所得到的詞向量編碼計算出所述用戶數據集的注意力分布的步驟包括： 利用詞向量模型對所述用戶數據集進行文本映射，以得到對應的詞向量，利用雙向循環神經網絡模型對所述詞向量進行編碼，以得到對應的正向詞向量編碼和反向詞向量編碼； 將所述正向詞向量編碼和所述反向詞向量編碼進行拼接，并對拼接后的輸出數據投影至若干個不同子空間得到對應的輸出權重，以計算出所述用戶數據集的注意力分布； 所述正向詞向量編碼和所述反向詞向量編碼的計算公式為： ； ； 式中，和分別為第時刻的上一時刻輸出的詞向量，表示第時刻的輸入詞向量； 所述用戶數據集的注意力分布的計算公式為： ； ； ； ； 式中，表示將正向詞向量編碼和反向詞向量編碼進行拼接所得到的輸出數據，表示第時刻時激活函數對輸出數據進行計算得到的輸出向量，用于表征輸入數據對最終情感分類的影響程度；表示激活函數的參數，表示輸出數據的權重系數，表示第時刻時的輸出數據投影至個不同子空間所得到的輸出權重，、、表示第個子空間的投影矩陣，表示第時刻時激活函數的輸出向量，表示輸出數據的總數量，表示第時刻時的輸出數據的注意力權重，根據該注意力權重輸出對應的注意力分布；表示預設的門控參數矩陣，表示函數； 其中，構建情感標簽，并根據所述情感標簽對所述用戶數據集的注意力分布進行數據處理，以得到對應的情感數據和對應的場景數據的步驟包括： 根據所述情感類型構建對應的情感標簽，利用詞向量模型和逆文檔頻率模型相結合的方式對用戶數據集的注意力分布進行處理，以生成對應的場景數據； 根據所述情感標簽對用戶數據集的注意力分布進行數據處理，在對應的情感表達庫中匹配搜索，以形成對應的情感數據，以設置用戶閾值的方式，對用戶數據集的注意力分布進行處理后，將所計算出的數值大于閾值的數據標記為情感數據，將小于閾值的數據標記為場景數據。

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江西省科學院能源研究所，其通訊地址為：330000 江西省南昌市高新技術開發區昌東大道7777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”。