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龍圖騰網(wǎng)獲悉復旦大學申請的專利基于常識自適應(yīng)選擇的共情對話方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115905485B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23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?zhí)?專利號為：202211422630.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N5/04；該發(fā)明授權(quán)基于常識自適應(yīng)選擇的共情對話方法及系統(tǒng)是由沈旭立;蔡華;薛向陽設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-11-14向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于常識自適應(yīng)選擇的共情對話方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于常識自適應(yīng)選擇的共情對話方法及系統(tǒng)，首先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表征能力，通過感知對話的上下文情感識別信息，編碼得到歷史對話的上下文信息與常識圖譜的先驗信息。然后將編碼得到的特征信息通過工作空間基于選擇常識特征編碼算法進行篩選，自適應(yīng)地統(tǒng)一情感認知信息，確保篩選出的常識特征編碼與歷史對話的上下文情感識別信息的一致性，從而輸出更符合使用者感受的共情對話文本。本發(fā)明利用對話中的情感信息來輔助理解對話意圖，這樣既提升了上下文的理解能力，又能讓使用者覺得自身情緒狀態(tài)被理解，從而提升溝通效率和用戶體驗。而且本發(fā)明還可以應(yīng)用到各類無人系統(tǒng)或人機交互場景，具有適用范圍廣、使用價值高的優(yōu)點。

本發(fā)明授權(quán)基于常識自適應(yīng)選擇的共情對話方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于常識自適應(yīng)選擇的共情對話方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1，將歷史對話文本數(shù)據(jù)和預定義的常識關(guān)系集合輸入至預訓練好的常識圖譜生成模型，獲取預測的上下文相關(guān)的常識推斷結(jié)果集合； 步驟S2，基于參數(shù)化的常識圖譜編碼器，輸入所述常識推斷結(jié)果集合和情感分類損失函數(shù)，獲取對應(yīng)的常識圖譜的特征編碼集合和常識圖譜情感識別信息； 步驟S3，基于參數(shù)化的上下文編碼器，輸入所述歷史對話文本數(shù)據(jù)和情感分類損失函數(shù)，獲取上下文的特征編碼向量和上下文情感識別信息； 步驟S4，為統(tǒng)一常識圖譜情感識別信息和上下文情感識別信息，將所述常識圖譜的特征編碼集合、所述上下文的特征編碼向量以及情感分類損失函數(shù)，輸入至模擬工作空間中，利用自適應(yīng)選擇常識特征編碼算法獲取經(jīng)過自適應(yīng)選擇的常識圖譜的特征編碼； 其中，所述步驟S4包括以下子步驟： 步驟S4-1，利用所述自適應(yīng)選擇常識特征編碼算法模擬工作空間機制； 步驟S4-2，將常識圖譜的特征編碼集合Zr、參數(shù)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gφ、上下文的特征編碼向量zctx以及情感分類損失函數(shù)輸入至所述模擬工作空間； 步驟S4-3，在競爭階段m，當常識圖譜的特征編碼集合Zr的編碼數(shù)量大于1時，利用所述情感分類損失函數(shù)計算經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gφ編碼的特征編碼向量與上下文的特征編碼向量zctx組成的集合f： 并記錄為常識圖譜的特征編碼集合Zr的最大損失的序號I： 步驟S4-4，對集合f中的元素求梯度，組成矩陣Gm： 步驟S4-5，通過求解拉格朗日乘子λ計算競爭階段m關(guān)于常識圖譜的特征對齊上下文的特征的動量δm： 在利用上式求解二次規(guī)劃問題得到拉格朗日乘子λ后，計算動量δm： δm＝-Gm Tλ； 步驟S4-6，在廣播階段m，輸入常識圖譜的特征編碼集合Zr，經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gα解碼后獲得知識表示hk＝gαZr，并輸出經(jīng)過動量δm修正的知識編碼 步驟S4-7，在經(jīng)過上述步驟S4-1至步驟S4-6處理后，將第I個常識圖譜編碼從常識圖譜的特征編碼集合中剔除，直到該特征編碼集合只剩一個常識圖譜的特征編碼為止，以此得到根據(jù)上下文的情感識別信息選擇出來的常識圖譜的特征編碼； 其中，競爭階段m與廣播階段m表示為WHILE循環(huán)中的m次循環(huán)，在每一次循環(huán)m中，剔除常識圖譜的特征編碼集合Zr中最大損失的序號I表示剔除與上下文最不相關(guān)的知識表示，該過程即為自適應(yīng)選擇過程； 步驟S5，將經(jīng)過自適應(yīng)選擇的常識圖譜的特征編碼，結(jié)合所述上下文的特征編碼向量，輸入至參數(shù)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解碼器，從而獲取與所述歷史對話文本數(shù)據(jù)情感統(tǒng)一的共情對話回復文本。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人復旦大學，其通訊地址為：200433 上海市楊浦區(qū)邯鄲路220號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。