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龙图腾网获悉北京摩诃脉动科技有限公司申请的专利基于多维情感分析的智能对话生成方法及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：CN119938849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510032009.9，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于多维情感分析的智能对话生成方法及系统是由朱亦周;金建栋;芮晨宸;邓莹玥设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维情感分析的智能对话生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及情感分析技术领域，具体为基于多维情感分析的智能对话生成方法及系统，包括以下步骤：通过用户输入，评估情感效价值、唤醒度值、支配度值，通过语义内容解析获取语义强度值，合并用户画像中情感偏好参数，计算情感特征的偏移变化范围，生成情感偏移特征。本发明中，通过多维情感参数的解析与融合，包括情感效价值、唤醒度值、支配度值及语义强度的结合，动态捕捉情感特征偏移，使情感分析更具精细化和适应性，基于情感动态权重分布，精准解析语气类型和内容提示间的关系，确保生成对话在情感匹配和语气表达上的高度一致性，通过校正语句情感特征差异并平滑情感变化，解决情感表达不连贯的问题，形成多轮情感递进的连续响应。

本发明授权基于多维情感分析的智能对话生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多维情感分析的智能对话生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过用户输入，评估情感效价值、唤醒度值、支配度值，通过语义内容解析获取语义强度值，合并用户画像中情感偏好参数，计算情感特征的偏移变化范围，生成情感偏移特征； 所述情感偏移特征的获取步骤具体为： 分析用户输入，评估情感效价值、唤醒度值和支配度值，通过计算指标的加权平均值，得到情感综合指标； 对用户输入的文本进行语义分析，提取语义强度值，结合所述情感综合指标，分析与用户画像中的情感偏好之间的差异，得到情感差异值； 基于所述情感差异值和情感综合指标，采用公式： ； 计算得到情感偏移特征； 其中，代表情感偏移特征，代表情感差异值，代表情感综合指标，a代表情感差异值的调节系数，用于调整情感差异值对情感偏移特征的权重影响，代表情感综合指标的调节系数，用于调整情感综合指标对情感偏移特征的权重影响，代表总调节参数，用于归一化整个公式计算结果； 基于所述情感偏移特征，对比当前情感趋势，构建情感变化矩阵，计算全局情感变化幅度，平滑权重值以获取当前轮次情感权重集合，生成情感动态权重分布值； 所述情感动态权重分布值的获取步骤具体为： 通过对比当前情感趋势与所述情感偏移特征，建立情感变化矩阵，对矩阵中的多单元元素值进行归一化操作，计算归一化后矩阵的平均变化值，生成情感变化幅度值； 基于所述情感变化幅度值，通过权重平滑计算处理多情感权重因子，采用公式： ； 计算平滑后的权重集合，生成情感权重集合； 其中，表示平滑后的情感权重值，表示初始情感权重因子，表示情感变化幅度值，表示与当前情感趋势关联的情感偏好权重因子，提供逆向调节以平衡偏好的强度，为调节系数，控制总体权重调节的幅度； 将所述情感权重集合进行标准化运算，整合多标准化权重与权重因子间的动态关系，计算得到情感动态权重分布值； 基于所述情感动态权重分布值，提取对话意图分类值，解析目标语气类型，计算提示内容权重，与对话上下文情感一致性权重校验，整合提示内容情感与一致性分布参数，调整适配权重，生成适配提示权重分布值； 所述适配提示权重分布值的获取步骤具体为： 通过分析所述情感动态权重分布值，提取对话意图分类值，计算对话意图与情感趋势匹配的权重，生成对话意图权重集合； 解析目标语气类型，综合所述对话意图权重集合，采用定量分析方法比较目标语气与上下文情感的一致性，计算语气匹配权重，生成语气适应权重集合； 根据提示内容权重，结合所述语气适应权重集合，采用公式： ； 计算生成适配提示权重分布值； 其中，表示基于内容分析得到的权重，反映内容本身的关键性和影响力，代表语气匹配权重，显示目标语气与当前对话情感的匹配程度，表示上下文情感匹配的逆反强度，通过对匹配程度的反比计算来调整权重影响，表示适配提示权重分布值； 基于所述适配提示权重分布值，解析生成语句中的情感特征值与目标情感强度差异，计算调整系数，对当前语句的情感特征参数进行动态修正，重新校准内容的情感权重矩阵，生成优化情感响应内容； 所述优化情感响应内容的获取步骤具体为： 基于所述适配提示权重分布值，对生成语句进行情感特征值分析，比较情感特征值与预设的目标情感强度，识别两者之间的差异，计算差异性指标，生成情感差异评估结果； 根据所述情感差异评估结果，定量计算所需的调整系数，动态调整当前语句的情感特征参数，生成调整系数集合； 应用所述调整系数集合，对当前语句的情感特征参数进行修正，采用公式： ； 通过对差异值的指数调节来优化情感参数，调整情感，生成调整后的情感特征结果； 其中，代表原始情感特征值，指语句分析前的情感状态量化值，表示情感强度差异，衡量当前情感状态与目标情感状态之间的差距，表示主调整系数，用于放大或缩小情感调整的影响，表示调整系数，调整的影响； 利用所述调整后的情感特征结果，重新计算和校准内容的情感权重矩阵，整合所有关联情感数据，生成优化情感响应内容； 基于所述优化情感响应内容，解析递进情感变化矩阵，比较递进参数与情感权重分布值差异，重新构建情感表达平滑曲线，动态平滑操作生成多轮次情感响应的连续参数，生成递归情感生成响应值； 所述递归情感生成响应值的获取步骤具体为： 基于所述优化情感响应内容，解析递进情感变化矩阵，记录每一轮对话后情感状态的变化，通过计算得到情感强度的逐步递进值，生成情感递进参数； 比较所述情感递进参数与现有情感权重分布值，识别并量化两者之间的差异，通过比对分析，计算差异指标，生成情感权重差异结果； 根据所述情感权重差异结果，重新构建情感表达平滑曲线，采用公式： ； 调整每一点的情感强度，进行情感表达的自然过渡，生成情感表达平滑曲线； 其中，表示情感表达平滑曲线，表示原始情感表达曲线，代表在调整前的情感输出，表示目标情感状态，是基于情感差异调整的系数，是平滑调整参数，代表了参与计算的情感点的数量； 利用所述情感表达平滑曲线，进行动态平滑操作，连续调整多轮对话中的情感响应参数，生成递归情感生成响应值。

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