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申请/专利权人：于翔宇

摘要：本发明公开了模拟人类记忆功能的联想性长期记忆方法，包括记忆方法及回忆方法，所述的记忆方法包括以下步骤：101初始印象值计算，102记忆摘要提取，103向量数据库记忆库存储，104联想性记忆存储网络，105知识抽取；所述的回忆方法，包括以下步骤：201回忆深度计算，202向量数据库记忆库搜索，203多权重记忆排序，204联想性回忆，205知识载入，206历史记忆与知识整合。该方法能更好地提升人工智能在长期记忆模拟和联想性思维的能力，更好地模拟人脑记忆和思维,拓宽其在高级认知任务中的应用范围。

主权项：1.模拟人类记忆功能的联想性长期记忆方法，包括记忆方法及回忆方法，其特征在于：所述的记忆方法包括以下步骤：101初始印象值计算，利用初始印象值影响因子，对对话进行初始印象值计算；102记忆摘要提取，根据初始印象值计算的结果，进行记忆摘要提取；记忆的本质其实就是将本次对话的上下文所涉及到的各种信息记录下来，包括对话上下文中直接存在的信息和一些潜在信息，将对话中的上述信息总结出来，形成记忆摘要；103向量数据库记忆库存储，将步骤2提取好的记忆摘要存入向量数据库记忆库中；通过记忆摘要计算向量数据，将记忆摘要及对应的向量数据进行存储；104联想性记忆存储网络，将步骤3的记忆摘要放入联想性记忆自组织结点池中，联想性记忆自组织结点池中的每个记忆结点是放入的其中的一个记忆摘要；新放入的记忆结点由联想性记忆存储网络根据联想性因子库中的规则加入到记忆网络之中，使加入的记忆结点与其它相关联的记忆结点建立联系；联想性因子库中的规则包括事物之间的逻辑关系、不同话题被同时提起的频率；联想性记忆存储网络中的记忆结点会不断地依据联想性因子库中的规则进行自组织，从而使记忆结点之间的关联愈发完善；105知识抽取，步骤3、4记忆摘要进行相关知识抽取，相关知识抽取后存入向量数据库知识库中；所述的回忆方法，包括以下步骤：201回忆深度计算，对当前对话进行回忆深度计算，回忆深度计算是利用情感值、专注度的影响因子进行计算，通过回忆深度计算得到回忆深度值；202向量数据库记忆库搜索，通过向量数据库记忆库匹配语义相似的历史记忆，而具体回忆多少条历史记忆，由回忆深度值决定，回忆深度值越高，匹配的历史记忆条数也越多；需要格外注意的是，由于回忆的过程加深了对某些历史记忆的印象，所以回忆起的这n条记历史忆的最大印象值MaxImpression，MI都要增加；203多权重记忆排序，对步骤202搜索的结果进行排序，排序包括语义相关性排序、时间先后性排序、印象排序，从而对匹配的历史记忆进行多种不同权重的排序，取每种排序的前m条历史记忆作为真正回忆起来的记忆，对这些记忆去重，得到回忆起来的记忆集合；204联想性回忆，根据步骤203得到的记忆集合利用联想性记忆存储网络进行联想性记忆的搜索；找到记忆集合在联想性记忆存储网络中对应的记忆结点，以这些记忆结点为起点，进行深度优先遍历，从而找到距离比较接近的那些记忆结点，而距离远近的约束由回忆深度值决定；205知识载入，为了使知识的载入能够与当前对话上下文和历史记忆贴合，又足够充分且全面，利用步骤105的向量数据库知识库进行知识搜索；从而得到即精确，又全面的历史记忆，以及与这些历史记忆相关的知识信息；206历史记忆与知识整合，步骤205得到的历史记忆及相关知识信息进行精炼打包，整理好返回给当前对话的用户。通过本方法可以使人工智能展现出与人类极其相似的回忆能力。

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