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龙图腾网获悉朗新科技集团股份有限公司申请的专利面向智能对话的多任务向量检索方法及装置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：CN119691093B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510209043.9，技术领域涉及：G06F16/33；该发明授权面向智能对话的多任务向量检索方法及装置是由张天佑;熊唯;黄飞设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向智能对话的多任务向量检索方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向智能对话的多任务向量检索方法及装置，涉及人工智能技术领域，所述方法首先通过Embed模型将用户输入的当前对话语言转换为当前对话向量；然后通过训练好的插入式向量对齐模型，获得用于表征当前用户身份的第一向量，并且，基于用户输入的当前对话语言，通过微调式向量生成模型，获得用于表征用户意图的第二向量，最后通过生成式预训练变换器，输出与当前对话语言对应的目标对话语言。本发明提供的面向智能对话的多任务向量检索方法能够准确、快速地输出目标对话语言，实现高质量的智能对话。

本发明授权面向智能对话的多任务向量检索方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向智能对话的多任务向量检索方法，其特征在于，包括： 获取用户输入的当前对话语言； 基于所述当前对话语言，通过Embed模型生成当前对话向量； 基于所述当前对话向量，通过训练好的插入式向量对齐模型，获得第一向量，并且，基于所述当前对话语言，通过训练好的微调式向量生成模型，获得第二向量；所述第一向量用于表征当前用户身份，所述第二向量用于表征当前用户意图；所述插入式向量对齐模型是基于第一历史样本数据训练得到的；所述微调式向量生成模型是基于第二历史样本数据训练得到的； 基于所述第一向量和所述第二向量，通过生成式预训练变换器，获得与所述当前对话语言对应的目标对话语言； 所述插入式向量对齐模型的训练步骤，包括： 获取第一历史对话记录以及与所述第一历史对话记录对应的历史用户身份； 基于所述第一历史对话记录，通过Embed模型生成第一历史对话向量，并且，基于所述历史用户身份，通过Embed模型生成第一历史目标向量； 以所述第一历史对话向量为第一历史训练样本，以所述第一历史目标向量为第一历史样本标签，构建第一历史样本数据； 基于所述第一历史样本数据，对所述插入式向量对齐模型进行有监督训练，获得训练好的插入式向量对齐模型； 所述微调式向量生成模型的训练步骤，包括： 获取第二历史对话记录； 基于所述第二历史对话记录，通过共指消解获得历史用户意图； 基于所述历史用户意图，通过Embed模型生成第二历史目标向量； 以所述第二历史对话记录为第二历史训练样本，以所述第二历史目标向量为第二历史样本标签，构建第二历史样本数据； 基于所述第二历史样本数据，对BERT模型进行有监督训练，获得训练好的BERT模型； 以训练好的BERT模型作为微调式向量生成模型。

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