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龙图腾网获悉天津大学;北京中科闻歌科技股份有限公司申请的专利基于双重感知表示与层级交互记忆网络的任务型对话模型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：CN115168549B 。

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：202210343005.9，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于双重感知表示与层级交互记忆网络的任务型对话模型是由张鹏;欧阳洋;张静;高珲;罗引设计研发完成，并于2022-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双重感知表示与层级交互记忆网络的任务型对话模型在说明书摘要公布了：本发明公开基于双重感知表示与层级交互记忆网络的任务型对话系统，使用端到端的方法通过捕捉双重感知表示，利用设计的层级交互记忆网络来构造任务型对话系统；包括对话历史和用户需求编码模块、层级交互记忆网络模块、感知表示融合模块、动态记忆解码模块。静态的需求感知表示和动态的知识感知表示作为双重感知表示，静态的需求感知表示能够更好地捕捉到用户最新的需求信息，动态的知识感知表示能够将当前的和过去的知识库信息进行整合进而得到与当前需求相关的知识信息，层级交互记忆网络，能够增强记忆内容在hop‑level和layer‑level上的交互，从而增强对知识的表示能力，使得模型能够更准确地从外部知识库中提取相关的知识信息，以生成更准确更合适的回复。

本发明授权基于双重感知表示与层级交互记忆网络的任务型对话模型在权利要求书中公布了：1.基于双重感知表示与层级交互记忆网络的任务型对话系统，其特征在于，所述系统使用端到端的方法基于双重感知表示和层级交互记忆网络构造的任务型对话模型；所述模型包括对话历史和用户需求编码模块、层级交互记忆网络模块、感知表示融合模块、动态记忆解码模块；其中： 所述对话历史和用户需求编码模块用于对完整的对话历史和用户的最新话语进行编码； 所述层级交互记忆网络模块用于充分学习知识表示；并在对话编码和解码阶段被使用； 所述感知表示融合模块用于将静态的需求感知表示和动态的知识感知表示融合成最终统一的感知表示中，在融合的过程中使用两个可训练的标量加权求和得到最终的感知表示，该感知表示用于帮助对话系统在接下来的动态记忆解码模块中完成回复的生成； 所述动态记忆解码模块用于动态地从知识库和词汇表中选择单词以生成合适的回复反馈给用户；其中： 所述在对话历史和用户需求编码模块中，其输入分别是对话历史和用户最新需求，对话历史经过Bi-GRU进行编码得到隐藏状态，使用最后一个隐藏状态作为对话历史表示，该表示也将作为所述层级交互记忆网络模块和所述动态记忆解码模块的输入； 用户最新需求经过相同的Bi-GRU进行编码得到对应的隐藏状态，而后再经过Self-Attention机制得到增强的用户需求表示，运用Attention机制捕捉与当前用户需求相关的对话语义信息以获得需求感知表示，该需求感知表示将作为感知融合模块的输入； 所述层级交互记忆网络模块在编码阶段，层级交互记忆网络将对话历史表示作为询问向量；在解码阶段，层级交互记忆网络将每一步的解码隐藏状态作为询问向量；询问向量用于对内部的记忆信息进行交互，并输出对应的知识查询结果和知识感知表示；并利用动态记忆单元结合之前获得的知识感知表示，得到当前最终的知识感知表示；其中：知识感知表示将作为感知表示融合模块的输入； 所述感知表示融合模块的输入分别为需求感知表示和知识感知表示，将其进行融合后得到感知表示，该感知表示将用于动态记忆解码模块以帮助模型生成更适当的回复； 所述动态记忆解码模块采用sketchGRU作为解码器，每一步都将生成新的隐藏状态，该隐藏状态将作为层级交互记忆网络的询问向量，用于获取知识库信息；在每一个解码步中，该模块都将生成两种分布：基于词汇表的分布和基于知识库的分布；其中： 所述动态记忆解码模块将结合感知表示、对话历史表示和知识查询结果生成基于词汇表的分布，而后利用层级交互记忆网络的最后一层最后一跳的注意力权重获得基于知识库的分布；当该模块一旦从基于词汇表的分布中生成sketch标签，并将继续从基于知识库的分布中生成对应的知识实体，实现对话回复的动态解码。

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天津大学;北京中科闻歌科技股份有限公司，其通讯地址为：300072 天津市南开区卫津路92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”。