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龙图腾网获悉北京世纪好未来教育科技有限公司申请的专利对话相关知识点的追踪方法及电子设备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：CN121212296B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511745902.2，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权对话相关知识点的追踪方法及电子设备是由未同庆;陈佳豪;刘子韬设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本对话相关知识点的追踪方法及电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供了对话相关知识点的追踪方法及电子设备。本实施例通过多方法如对话知识点预测模型，检索增强生成和大语言模型LLM分层提示这三种方法预测对话相关的知识点，再对各方法预测的知识点进行融合，以对对话相关的知识点进行追踪，降低单一方法的偏差，也提高对话追踪的置信度；并且本实施例借助各对话的知识点集合的融合结果、以及各对话之前的历史对话和各对话中的问题来训练自回归式的目标知识追踪模型，以保证后续利用目标知识追踪模型对会话进行知识追踪时及时捕捉多轮对话中的知识点的变化，提高知识追踪准确率。

本发明授权对话相关知识点的追踪方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种对话相关知识点的追踪方法，其特征在于，该方法包括： 基于对话知识点预测模型预测对话文本中每一轮对话涉及的第一知识点集合；一轮对话至少包括问题以及该问题的答复内容；基于检索增强生成RAG对每一轮对话和知识库中知识点匹配以预测每一轮对话涉及的第二知识点集合； 针对每一轮对话，若所述对话文本中存在该轮对话之前的历史对话，则：从知识点树状层级结构的首层中确定候选知识点，该知识点树状层级结构中从首层开始每层上的知识点节点增多；将知识点树状层级结构的首层作为当前层；将该轮对话和历史对话、当前层上各候选知识点的含义解释信息、以及当前层匹配的提示词输入至LLM模型，以使LLM模型在当前层为所述知识点树状层级结构的最后一层时，按照格式要求输出第三知识点集合；在当前层不为知识点树状层级结构的最后一层时，从当前层选取与该轮对话匹配的候选知识点；针对选取的每一候选知识点，从知识点树状层级结构中提取该候选知识点连接的下一层上的节点；将该下一层确定为当前层，将提取出的该下一层上的节点作为当前层上的候选知识点，返回将该轮对话和历史对话、当前层上各候选知识点的含义解释信息、以及分层提示词输入至LLM模型的步骤； 对每一轮对话涉及的第一知识点集合、第二知识点集合以及第三知识点集合进行融合，以得到每一轮对话涉及的第四知识点集合；以及，获得每一轮对话涉及的第四知识点集合中各知识点被掌握的掌握情况；并生成每一轮对话对应的对话训练样本以及该对话训练样本的知识点标签，其中，任一轮对话对应的对话训练样本包括该轮对话中的问题、以及之前的历史对话；每一轮对话对应的对话训练样本的知识点标签至少包括该轮对话的第四知识点集合； 基于各对话训练样本和各对话训练样本的知识点标签，训练目标知识追踪模型；所述目标知识追踪模型用于在对目标对话文本进行知识追踪时，基于对话知识点预测模型、RAG以及LLM和Prompt分别预测出的目标对话文本中每一轮对话涉及的知识点集合的融合结果，基于融合结果预测目标对话文本中各轮对话中知识点被掌握的程度和或各轮对话中答复内容是否正确。

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