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龙图腾网获悉中国铁建昆仑投资集团有限公司;中铁建重庆投资集团有限公司申请的专利基于图知识增强的端到端任务型对话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：CN117033573B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310810387.6，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于图知识增强的端到端任务型对话系统是由翟福森;金燕;张继;王业义;张涛;刘明龙;李刚;吴尧设计研发完成，并于2023-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图知识增强的端到端任务型对话系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于图知识增强的端到端任务型对话系统，包括：图结构上下文编码器模块：采用图结构的形式对上下文进行编码，获得对话历史信息的向量表示；图知识模块：采用图结构的形式对知识库信息进行编码，获得知识库信息的向量表示；解码器模块：根据知识库中的知识库信息的向量表示和对话历史信息的向量表示计算得到实体分布。本发明能够通过图结构将对话信息和知识库分别进行编码，有效的捕获到实体与实体的结构信息以及对话中单词之间的结构信息，从而提高模型对实体的预测能力。

本发明授权基于图知识增强的端到端任务型对话系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图知识增强的端到端任务型对话系统，其特征在于，包括： 图结构上下文编码器模块：采用图结构的形式对上下文进行编码，获得对话历史信息的向量表示；所述采用图结构的形式对上下文进行编码是通过图上下文编码器进行编码的，编码过程如下： xt为输入句子在t时刻的输入单词，Pt＝p1,p2,..,pk为xt的一组前序单词的对话图表示，pi表示和xt关联的单词，pi∈Pt，k为xt前序单词的总数量；前序单词的一组隐藏向量表示为H＝h1,h2,…,hk，其中每个hj表示第j个前序单词pj的隐藏向量，hj∈H； 首先，在隐藏向量上循环k次，分别计算它们的重置门，使用公式1计算rj作为第j个隐藏向量的重置门： rj＝σWrxt+Urhj#1 其中，Wr和Ur都是可训练的参数； σ是sigmoid激活函数； xt和hj分别是当前t时刻的输入单词和第j个前序单词在t时刻的隐藏向量； 为了捕获t时刻的全部特征，根据重置门rj和隐藏向量hj的相乘结果的累计求和运算，然后加到当前输入单词xt，计算当前时刻的候选隐藏状态具体计算过程如公式2： 其中，Wt和Ut都是可学习的权重参数矩阵； k表示xt前序单词的总数量单词数量； 为了获得表示能力，首先对输入xt的和隐藏状态hj应用线性变换： 其中，Wl和Ul都是可学习的参数； t为当前时刻； 隐藏状态H′由前序单词的隐藏状态经过线性变换后得到的隐藏状态和当前的输入xt的候选隐藏状态组成 为了能够捕获这些不同输入的不同的影响，将掩码注意力机制应用到模型上学习不同时间步的前序单词的重要性，计算注意力机制的过程如下： αj＝softmax[ej]m#6 其中，We，Ww和be表示模型可学习的参数； 表示对输入单词xt应用线性变换； 表示H′中的第j个向量； αj表示H′中的第j个向量的注意力权重； [·]m表示掩码操作； 最后在t时刻隐藏状态ht的输出向量为： 并且，为了获得对话历史的更加丰富的双向表示，根据公式1-7，可以分别计算正向图表示和反向图表示和即为顺序关系的向量表示； 然后把它们拼接起来作为对话历史信息的向量表示就是编码器的最后时刻输出的隐藏向量，编码器输出的一组隐藏向量为 图知识模块：采用图结构的形式对知识库信息进行编码，获得知识库信息的向量表示； 解码器模块：根据知识库中的知识库信息的向量表示和对话历史信息的向量表示计算得到实体分布。

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