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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于人格的情感强度可控对话生成方法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：CN116166778B 。

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：202211477369.2，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于人格的情感强度可控对话生成方法是由谢湘;刘杨设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人格的情感强度可控对话生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开的一种基于人格的情感强度可控对话生成方法，属于自然语言处理的开放域情感对话系统领域。本发明实现方法为：在自然语言处理对话生成中引入心理学知识，通过将对话系统人格数值化并将对话系统人格数值转为对指定情感的强度数值，利用深度学习技术实现人格分类下的情感强度可控对话生成，由于对话系统对用户输入生成的回复的情感强度由人格数值进行控制，因此得到用户人格数值后，将所述用户人格数值输入深度学习模型，深度学习模型输出与用户人格适配的对话系统人格，从而能够实现针对不同人格的对话系统生成回复，使生成回复的情感强度与用户人格相符，进而解决智能客服、对话推荐、个性化文章生成、情绪疏导、智能陪伴等相关问题。

本发明授权一种基于人格的情感强度可控对话生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人格的情感强度可控对话生成方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤一：使用情感对话数据集训练对话系统，所述对话系统由生成模型和类型分类器组成；所述生成模型由情感对话数据集对预训练语言模型与全连接层微调获得，在推理阶段用于接收对话用户输入，所述对话用户输入由生成模型经过训练后，生成模型将输出分布在模型词表上的概率值以及用户输入的隐藏层向量表示；所述类型分类器接在生成模型后，在训练阶段用于接收生成模型输出的隐藏层向量，输出生成词属于情感词和非情感词的概率，所述概率将被用于判断生成词的类型从而便于后续步骤在预测阶段采用不同的策略进行推理，使得对话生成模型与真实数据更为匹配； 步骤二：获得用户人格数值； 步骤三：采用深度学习方法，步骤二所得的用户人格数值作为对话生成模型的输入，对话生成模型经过处理输出与用户人格匹配的对话系统人格数值； 步骤四：步骤三获得的对话系统人格数值用于计算对话系统情感强度值，即将对话系统人格数值转为对指定情感的强度数值； 采用PAD三维情感模型衡量情感，采用大五人格模型衡量人格，所述大五人格数值被映射到PAD情感空间，PAD情感空间值被进一步用于计算对话系统情感强度值，步骤四具体实现方法如下， 步骤4.1：大五人格包含开放性Openness、责任性Conscientiousness、外向性Extraversion、宜人性Agreeableness和神经质Neuroticism五个维度，对大五人格数值化时每个维度取值范围固定在[0,1]之间；PAD三维模型中P是愉悦度、A是唤醒度、D是支配度，各维度取值范围在[-1,1]之间，步骤三所得的对话系统大五人格数值可通过以下公式转为PAD值； 步骤4.2：通过查表的方式获得对话系统待生成情感类别的PAD值，所述查表所得的PAD值与步骤4.1计算所得的PAD值做矩阵乘法，得到符合对话系统人格与待生成响应情感的强度值，所述情感强度值记为，其中下标e表示情感类别，i表示此情感类别下的情感强度； 步骤五：基于即插即用语言模型，采用带有情感强度标注的词典并结合高斯分布构建情感强度损失函数，增加指定情感强度下对应情感词生成的概率值分布；依据生成词的概率采样得到对话系统生成的可控的回复；在对话生成模型推理生成阶段，预训练模型接收用户输入，类型分类器接收预训练模型输出，所述类型分类器预测当前生成词为普通词还是情感词，之后按不同类别分别进行解码； 步骤六：当前时刻对话生成模型生成词汇为普通词时，对话生成模型按以下公式正常进行解码生成，其中LM为预训练语言模型，Ht表示t时刻下语言模型的隐藏层向量，st表示t时刻下模型的生成词，Ot+1是用于计算模型生成第t+1个词概率分布的向量，W是生成模型中全连接层的模型参数， 步骤七：当前时刻对话生成模型生成词汇为情感词时，对话生成模型按即插即用语言模型并结合高斯分布进行解码； 步骤八：结合步骤六得到的普通词与步骤七得到的情感词，得到与用户人格相符的带有情感强度回复，即基于人格情感强度实现可控对话生成。

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