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龙图腾网获悉北京京东尚科信息技术有限公司申请的专利对话生成模型训练、对话回复生成方法和装置以及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：CN114416949B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202210059369.4，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权对话生成模型训练、对话回复生成方法和装置以及介质是由李浩然设计研发完成，并于2022-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本对话生成模型训练、对话回复生成方法和装置以及介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种对话生成模型训练、对话回复生成方法和装置以及存储介质，其中的方法包括：基于历史轮次提问信息和当前提问信息生成训练样本，使用对话生成模型对训练样本进行处理，确定历史轮次提问信息与当前提问信息相对应的重要性评分，根据重要性评分确定与当前轮次提问信息相对应的目标词生成概率；基于目标词生成概率生成与当前提问信息相对应的回复预测信息；根据回复预测信息确定损失函数，基于损失函数对对话生成模型进行调整处理。本公开的方法和装置以及存储介质，采用层次化注意力机制对历史轮次对话信息进行加权处理，提高了相关的历史轮次对话信息与当前轮次对话的提问信息之间的权重，提升当前轮次回复的生成质量。

本发明授权对话生成模型训练、对话回复生成方法和装置以及介质在权利要求书中公布了：1.一种对话生成模型训练方法，包括： 根据历史对话信息中的提问信息和回复信息，生成与所述历史对话信息相对应的历史轮次提问信息； 基于所述历史轮次提问信息和当前提问信息生成训练样本； 使用对话生成模型对所述训练样本进行处理，确定所述历史轮次提问信息与所述当前提问信息相对应的重要性评分，包括： 使用提问分割符和回复隔离符对所述训练样本中的提问信息和回复信息进行隔离处理； 使用所述对话生成模型的编码器对所述历史轮次提问信息进行编码处理，获得与所述历史轮次提问信息相对应的编码隐层状态信息，所述编码隐层状态信息包括提问编码隐层状态信息和回复编码隐层状态信息； 使用所述对话生成模型的第一激励函数，获得与所述提问编码隐层状态信息相对应的第一激励函数值； 使用所述第一激励函数，获得与所述回复编码隐层状态信息相对应的第二激励函数值； 基于所述第一激励函数值、所述第二激励函数值以及所述第二激励函数，获得所述重要性评分； 根据所述重要性评分确定注意力权重，使用所述对话生成模型并根据所述注意力权重，确定与当前轮次提问信息相对应的目标词生成概率； 基于所述目标词生成概率生成与所述当前提问信息相对应的回复预测信息； 根据所述回复预测信息确定损失函数，基于所述损失函数对所述对话生成模型进行调整处理。

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