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龙图腾网获悉雅安市人民医院申请的专利交互任务生成方法、装置及储存介质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：CN120822625B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511333344.9，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权交互任务生成方法、装置及储存介质是由胡钦胜;姜泽坤;蒲敏;张泰略;刘兴;罗彬;张怀先;胡皓;刘天际;姜坤元设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本交互任务生成方法、装置及储存介质在说明书摘要公布了：本发明公开了涉及交互任务生成方法、装置及储存介质，涉及人机交互领域，方法包括：获取上下文信息、任务知识和任务目标；构建长期偏好图谱和异构任务知识库；微调大语言模型；获取交互状态信息；构建短期情绪状态记忆，分析偏好结果；生成查询向量；生成检索结果；生成记忆增强型模板；生成当前交互任务；采集当前交互任务执行时的行为数据；分析行为数据，构建多维奖励；更新长期偏好图谱和短期情绪状态记忆。通过构建长期偏好图谱与短期情绪识别机制，提升对用户个体状态与环境上下文的建模能力，实现任务生成过程的空间一致性、语义合理性与个性化自适应推荐，满足多模态交互场景中对认知真实性、执行可达性与用户体验连续性的综合需求。

本发明授权交互任务生成方法、装置及储存介质在权利要求书中公布了：1.交互任务生成方法，其特征在于，包括： S1、获取用户u的上下文信息C、任务知识和任务目标，上下文信息C包括历史对话、用户u偏好和当前知识需求； S2、根据上下文信息C构建长期偏好图谱，根据任务知识构建异构任务知识库；构建长期偏好图谱具体为：基于图神经网络构建用户u空间行为图谱，表示为：，其中，节点集合，为三元组提供实体基础；其中，V1为楼层节点，V2为区域节点，V3为对象节点；边集合E包括3D空间连接边与用户u行为边，表示为：，Etopo用于连接可达区域，Eact用于连接用户u与互动对象；将用户u空间行为图片作为长期偏好图谱，并使用图注意力网络对图谱进行编码，节点v在第n层的嵌入表示为，其中，为节点间注意力权重，为线性变换矩阵，σ为激活函数；异构任务知识库K表示为：，其中每个片段dc表示第c个任务相关语义单元，输入双塔嵌入模型编码为知识向量，表示为：； S3、对大语言模型进行微调； S4、获取交互状态信息St； S5、根据当前交互状态信息St构建短期情绪状态记忆，根据任务目标和长期偏好图谱确定偏好结果； S6、根据长期偏好图谱和短期情绪状态记忆生成查询向量； S7、根据查询向量在异构任务知识库中检索，获得知识片段集合作为检索结果； S8、将偏好结果、短期情绪状态记忆和检索结果嵌入到提示词模板，生成记忆增强型模板； S9、根据任务目标，将记忆增强型模板输入微调后的大语言模型，生成当前交互任务； S10、采集用户u执行当前交互任务过程中的行为数据； S11、对行为数据进行评估分析，构建多维奖励模型；具体包括： 1计算交互传感器力度变化ΔF； 2统计操作完成所需总时长分析操作效率A； 3采用滑动窗口计算交互轨迹的加速度方差和路径偏移率作为动作稳定性S，表示为：，其中，为在第i个滑动时间窗口内采集到的交互加速度向量序列的方差，为用户u实际交互路径和期望路径之间的平均偏离程度，为第i个时间窗口中第j个采样点的三维加速度向量，为第i个时间窗口的平均加速度向量，M为该窗口内的加速度采样点数量，为欧几里得范数，L为交互轨迹上的采样点数；为用户u实际操作路径中的第k个采样点，为期望的理想路径上第k个采样点，λ为权重系数； 4根据任务完成度、力度变化ΔF、操作效率A和动作稳定性S构建多维奖励模型R；多维奖励模型R表示为：，其中，w=[w1,w2,w3,w4]为动态权重向量，w中每个元素对应一个预设的动态权重向量，w1、w2、w3和w4分别对应任务完成度的动态权重向量、持续时间A的动态权重向量、动作稳定性S的动态权重向量和力度变化ΔF的动态权重向量；f=[f1,f2,f3,f4]T为实际测量的关键指标向量，f1、f2、f3和f4分别对应任务完成度的关键指标向量、持续时间A的关键指标向量、动作稳定性S的关键指标向量和力度变化ΔF的关键指标向量，P为安全或异常惩罚项，λP为惩罚权重；动态权重向量表示为：，g为由元策略参数θ定义的元策略函数；表示与当前用户u相关的偏好向量；C代表当前任务场景与类型的上下文信息； S12、采用近端策略优化算法和强化学习策略梯度算法REINFORCE，根据多维奖励模型R对长期偏好图谱和短期情绪状态记忆进行优化更新； S13、判断任务目标是否完成，若是，则结束；反之则将行为数据作为交互状态信息St，并返回S4。

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