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龍圖騰網獲悉南京航空航天大學申請的專利一種融合多類型知識庫和推理技術的文本生成算法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115358289B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202210857061.4，技術領域涉及：G06N5/04；該發(fā)明授權一種融合多類型知識庫和推理技術的文本生成算法是由李丕績;高璇設計研發(fā)完成，并于2022-07-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種融合多類型知識庫和推理技術的文本生成算法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了融合多類型知識庫和推理技術的文本生成算法：訓練COMET來生成推理的常識知識以及事件；提取對話生成數(shù)據集中對話文本的事件集合與關鍵詞集合；將事件集合與關鍵詞集合分別作為COMET模型的輸入輸出相應的常識知識與推理知識；對預訓練模型GPT?2進行微調，應用于下游任務；將對話文本與提取出的事件集合與關鍵詞集合的內部知識，或COMET生成的外部知識作為GPT?2編碼器的輸入，并結合注意力機制生成輸出文本。本發(fā)明通過結合生成式常識模型與預訓練模型，完成了兩種不同類型知識庫的融合和知識推理的過程，為對話生成引入了簡潔清晰的內部知識和豐富多樣的外部知識，有助于GPT?2生成更連貫和多樣的回復。

本發(fā)明授權一種融合多類型知識庫和推理技術的文本生成算法在權利要求書中公布了：1.一種融合多類型知識庫和推理技術的文本生成算法，其特征在于，包括以下步驟： （1）生成式常識模型COMET的訓練： （2）對話文本的事件集合與關鍵詞集合的提取； （3）外部知識的生成； （4）知識增強型對話的生成； 將步驟（2）中對話文本與提取出的事件集合與關鍵詞集合的內部知識，或步驟（3）中COMET生成的外部知識作為GPT-2編碼器的輸入，并結合注意力機制生成輸出文本； 步驟（3）所述外部知識的生成，包括以下步驟： 將抽取出的事件集合和關鍵詞集合分別作為COMET模型的輸入；輸出相應的常識知識與推理知識； 在步驟31的解碼過程中，采用集束搜索策略選取COMET生成的事件或關鍵詞作為文本生成的外部知識； 步驟（4）所述注意力機制中，注意力矢量的公式為： ； 其中，是原始Transformer層的多頭注意函數(shù)的輸出，是事件與關鍵詞查詢層的輸出。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人南京航空航天大學，其通訊地址為：210016 江蘇省南京市秦淮區(qū)御道街29號；或者聯(lián)系龍圖騰網官方客服，聯(lián)系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。