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龙图腾网获悉江西师范大学申请的专利一种基于扩散模型的复杂对话文本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：CN120297258B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510788672.1，技术领域涉及：G06F40/186；该发明授权一种基于扩散模型的复杂对话文本生成方法是由徐凡;刘苏敏;鄢克雨;刘建明设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散模型的复杂对话文本生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于扩散模型的复杂对话文本生成方法，对包含问题文本、上下文文本、问题类型文本和答案文本的数据集进行预处理。然后，通过问题编码模块提取问题文本的潜在表示，并利用匹配模块融合上下文文本和答案文本的特征。接着，将问题文本的潜在表示和融合特征输入扩散去噪器生成噪声潜在表示。同时，基于答案文本向量预测问题类型，并优化问题类型分类模块。最后，将相关特征输入解码模块生成预测问题，并通过构建损失函数优化模型，得到最优文本生成模型。本发明利用扩散模型的逐步去噪特性，以提升问题生成的多样性与自然性；且能更有效地捕捉对话中的语义细节和上下文关联，从而生成更具逻辑性和连贯性的复杂问题。

本发明授权一种基于扩散模型的复杂对话文本生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的复杂对话文本生成方法，其特征在于，包括： 步骤S1：构建数据集，并对数据集中的样本进行预处理，样本包括问题文本、上下文文本、问题类型文本和答案文本； 步骤S2：构建基于扩散模型的文本生成模型，形式化文本生成任务； 文本生成模型包括问题编码模块、扩散去噪器、匹配模块、问题类型分类模块和解码模块：输入数据集中的问题文本至文本生成模型的问题编码模块中，获取问题文本的潜在表示； 步骤S3：输入步骤S1中的上下文文本和答案文本至匹配模块，获取融合特征表示； 步骤S4：输入步骤S2中的问题文本的潜在表示和步骤S3中的融合特征表示至扩散去噪器中，获取噪声潜在表示； 步骤S5：输入答案文本的全局答案向量至问题类型分类模块中，获取预测的问题类型文本，基于步骤S1中的问题类型文本进行优化； 步骤S6：输入问题文本的潜在表示、噪声潜在表示和问题类型文本至解码模块中，基于步骤S1中的问题文本的派生序列生成预测的问题； 步骤S7：构建总损失函数对文本生成模型进行优化，获取最优的文本生成模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江西师范大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市高新技术开发区紫阳大道99号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。