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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种法庭辩论智能辅助法官回复生成方法和系统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：CN115034231B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202210619116.8，技术领域涉及：G06F40/35；该发明授权一种法庭辩论智能辅助法官回复生成方法和系统是由郑济元;赵洲设计研发完成，并于2022-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种法庭辩论智能辅助法官回复生成方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种法庭辩论智能辅助法官回复生成方法和系统，属于法律人工智能领域。获取给定的对话历史内容和争议焦点，以及每一个争议焦点对应的争议焦点类型标注，利用编码器获取对话历史内容的语义表示；构建知识记忆单元，利用若干个可训练的嵌入矩阵生成基于争议焦点类型的记忆内容，将记忆内容存储到知识记忆单元的记忆单元槽中；利用基于注意力机制的解码器进行解码，在每一步的解码过程中获取上下文向量、记忆单元读出向量以及上一解码步生成的单词，直至解码结束，生成法官回复内容。该模型在给定对话历史内容和对立历史中的争议焦点的基础上，生成法官的回复。

本发明授权一种法庭辩论智能辅助法官回复生成方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种法庭辩论智能辅助法官回复生成方法，其特征在于，包括： 获取给定的对话历史内容和争议焦点，以及每一个争议焦点对应的争议焦点类型标注，利用编码器获取对话历史内容的语义表示； 构建知识记忆单元，利用若干个可训练的嵌入矩阵生成基于争议焦点类型的记忆内容，将记忆内容存储到知识记忆单元的记忆单元槽中； 利用基于注意力机制的解码器进行解码，在每一步的解码过程中获取上下文向量、记忆单元读出向量以及上一解码步生成的单词，直至解码结束，生成法官回复内容；利用基于注意力机制的解码器进行解码的过程如下： 在第t+1个解码步中，需要获取第t个解码步生成的单词yt、上下文向量ct、以及记忆单元读出向量memt，三者作为解码器的输入； 其中，第t个解码步的上下文向量ct由该解码步的解码器隐层向量st和步骤二中得到的编码后的对话历史内容的语义表示H中的向量分别进行注意力机制的计算得到，公式表示为： αti＝SoftmaxW[hi；st]+b 其中，αti为第t个解码步的隐层向量st和第i个编码步的隐层向量hi计算得到的注意力权重；W表示可训练矩阵，b表示偏置，Softmax.为Softmax函数； 第t个解码步的记忆单元读出向量memt由该解码步的解码器隐层向量st通过对记忆单元进行读出操作ReadOut·得到，公式表示为： memt＝ReadOutst 其中，ReadOut·表示读出操作，即将st作为知识记忆单元的初始读出查询向量进行循环K跳的计算，计算后得到的最终的读出查询向量即为memt； 在第t个解码步中，解码输出的词yt由该解码步的解码器隐层向量st经过全连接层MLP和Softmax函数得到； 解码器新一步的隐层状态st+1通过如下方式更新： 其中，ct为第t个解码步的上下文向量，memt是第t个解码步的记忆单元读出向量，是第t个解码步解码得到的词yt经过嵌入层的表示，st为第t个解码步的解码器隐层向量，Dec.表示解码器。

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