腾讯科技(深圳)有限公司;中国科学院计算技术研究所单勇获国家专利权
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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司;中国科学院计算技术研究所申请的专利对话状态跟踪方法、装置及对话状态跟踪模型训练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：CN111708871B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202010462879.7，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权对话状态跟踪方法、装置及对话状态跟踪模型训练方法是由单勇;李泽康;张金超;冯洋;孟凡东设计研发完成，并于2020-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本对话状态跟踪方法、装置及对话状态跟踪模型训练方法在说明书摘要公布了：本公开提供了一种对话状态跟踪方法、装置，涉及人工智能领域。该方法包括：获取历史对话和当前轮次对话，将历史对话、当前轮次对话、当前轮次对话中的槽和与当前轮次对话中的槽对应的值集合输入至对话状态跟踪模型；通过对话状态跟踪模型对历史对话、当前轮次对话、当前轮次对话中的槽和与当前轮次对话中的槽对应的值集合进行特征提取，以获取与当前轮次对话对应的对话状态；对话状态跟踪模型是基于自适应优化损失函数训练得到的，自适应优化损失函数包括槽优化系数和样本优化系数，并且槽优化系数是根据每个槽在验证数据集上的准确率确定的，样本优化系数是根据各轮次对话样本的置信度确定的。本公开能够改善对话状态跟踪中的槽不均衡问题。
本发明授权对话状态跟踪方法、装置及对话状态跟踪模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种对话状态跟踪方法，其特征在于，包括： 获取历史对话和当前轮次对话，将所述历史对话、所述当前轮次对话、所述当前轮次对话中的槽和与所述当前轮次对话中的槽对应的值集合输入至对话状态跟踪模型； 通过所述对话状态跟踪模型对所述历史对话、所述当前轮次对话、所述当前轮次对话中的槽和与所述当前轮次对话中的槽对应的值集合进行特征提取，以获取与所述当前轮次对话对应的对话状态； 其中，所述对话状态跟踪模型是基于自适应优化损失函数训练得到的，所述自适应优化损失函数包括多个槽分别对应的槽优化系数和多轮次对话样本分别对应的样本优化系数，并且各个槽优化系数是根据每个槽在验证数据集上的准确率确定的，各个样本优化系数是根据各轮次对话样本的置信度确定的，所述各个槽优化系数与对应槽在所述验证数据集上的准确率呈反相关，所述各个样本优化系数与对应轮次对话样本的置信度呈反相关。
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