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复旦大学沈旭立获国家专利权

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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利基于常识自适应选择的共情对话方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN115905485B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202211422630.9,技术领域涉及:G06N5/04;该发明授权基于常识自适应选择的共情对话方法及系统是由沈旭立;蔡华;薛向阳设计研发完成,并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

基于常识自适应选择的共情对话方法及系统在说明书摘要公布了:本发明提供一种基于常识自适应选择的共情对话方法及系统,首先利用神经网络的表征能力,通过感知对话的上下文情感识别信息,编码得到历史对话的上下文信息与常识图谱的先验信息。然后将编码得到的特征信息通过工作空间基于选择常识特征编码算法进行筛选,自适应地统一情感认知信息,确保筛选出的常识特征编码与历史对话的上下文情感识别信息的一致性,从而输出更符合使用者感受的共情对话文本。本发明利用对话中的情感信息来辅助理解对话意图,这样既提升了上下文的理解能力,又能让使用者觉得自身情绪状态被理解,从而提升沟通效率和用户体验。而且本发明还可以应用到各类无人系统或人机交互场景,具有适用范围广、使用价值高的优点。

本发明授权基于常识自适应选择的共情对话方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于常识自适应选择的共情对话方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤S1,将历史对话文本数据和预定义的常识关系集合输入至预训练好的常识图谱生成模型,获取预测的上下文相关的常识推断结果集合; 步骤S2,基于参数化的常识图谱编码器,输入所述常识推断结果集合和情感分类损失函数,获取对应的常识图谱的特征编码集合和常识图谱情感识别信息; 步骤S3,基于参数化的上下文编码器,输入所述历史对话文本数据和情感分类损失函数,获取上下文的特征编码向量和上下文情感识别信息; 步骤S4,为统一常识图谱情感识别信息和上下文情感识别信息,将所述常识图谱的特征编码集合、所述上下文的特征编码向量以及情感分类损失函数,输入至模拟工作空间中,利用自适应选择常识特征编码算法获取经过自适应选择的常识图谱的特征编码; 其中,所述步骤S4包括以下子步骤: 步骤S4-1,利用所述自适应选择常识特征编码算法模拟工作空间机制; 步骤S4-2,将常识图谱的特征编码集合Zr、参数化的神经网络gφ、上下文的特征编码向量zctx以及情感分类损失函数输入至所述模拟工作空间; 步骤S4-3,在竞争阶段m,当常识图谱的特征编码集合Zr的编码数量大于1时,利用所述情感分类损失函数计算经过神经网络gφ编码的特征编码向量与上下文的特征编码向量zctx组成的集合f: 并记录为常识图谱的特征编码集合Zr的最大损失的序号I: 步骤S4-4,对集合f中的元素求梯度,组成矩阵Gm: 步骤S4-5,通过求解拉格朗日乘子λ计算竞争阶段m关于常识图谱的特征对齐上下文的特征的动量δm: 在利用上式求解二次规划问题得到拉格朗日乘子λ后,计算动量δm: δm=-Gm Tλ; 步骤S4-6,在广播阶段m,输入常识图谱的特征编码集合Zr,经过神经网络gα解码后获得知识表示hk=gαZr,并输出经过动量δm修正的知识编码 步骤S4-7,在经过上述步骤S4-1至步骤S4-6处理后,将第I个常识图谱编码从常识图谱的特征编码集合中剔除,直到该特征编码集合只剩一个常识图谱的特征编码为止,以此得到根据上下文的情感识别信息选择出来的常识图谱的特征编码; 其中,竞争阶段m与广播阶段m表示为WHILE循环中的m次循环,在每一次循环m中,剔除常识图谱的特征编码集合Zr中最大损失的序号I表示剔除与上下文最不相关的知识表示,该过程即为自适应选择过程; 步骤S5,将经过自适应选择的常识图谱的特征编码,结合所述上下文的特征编码向量,输入至参数化的神经网络解码器,从而获取与所述历史对话文本数据情感统一的共情对话回复文本。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人复旦大学,其通讯地址为:200433 上海市杨浦区邯郸路220号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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