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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种多轮对话产品分类方法、装置及存储介质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：CN118484531B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202410432499.7，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种多轮对话产品分类方法、装置及存储介质是由苏锦钿;冯浩设计研发完成，并于2024-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多轮对话产品分类方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多轮对话产品分类方法、装置及存储介质，方法包括：根据多轮长对话文本中获取输入文本；结合字符向量、片段向量，以及分层位置编码向量进行建模，提取序列特征向量；将序列特征向量中每个句子，输入模型后输出的向量，作为该句子的句向量；通过注意力机制获取用户产品信息对于句向量的注意力权重，对句向量进行加权融合，以获取长文本特征向量；将长文本特征向量与用户产品信息进行拼接，作为文本表示特征向量；根据文本表示特征向量进行产品分类，获得最终产品分类结果。本发明通过将绝对位置编码通过分层转化为相对位置编码，并且通过注意力机制对句向量进行融合表示，进而提升产品分类的性能，可广泛应用于自然语言处理领域。

本发明授权一种多轮对话产品分类方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多轮对话产品分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取多用户对话录音，将多用户对话录音转换成多轮长对话文本； 将多轮长对话文本中的每个句子前后均插入[CLS]和[SEP]标记，并结合每一个用户产品订购信息表Product，形成输入文本X； 结合字符向量、片段向量，以及针对多轮长对话文本设计的分层位置编码向量进行建模，并通过编码器提取序列特征向量，记为EncoderX； 将EncoderX中的每个句子，输入模型后输出的向量，作为该句子的句向量CLStext； 通过注意力机制获取用户产品信息CLSProduct对于句向量CLStext的注意力权重，对句向量CLStext进行加权融合，以获取长文本特征向量CLSseq； 将获得的长文本特征向量CLSseq与用户产品信息CLSProduct进行拼接，作为多轮长对话文本的文本表示特征向量； 根据文本表示特征向量进行产品分类，获得最终产品分类结果，并获得损失值； 所述结合字符向量、片段向量，以及针对多轮长对话文本设计的分层位置编码向量进行建模，并通过编码器提取序列特征向量，记为EncoderX，包括： 利用BERT已经训练好的绝对位置编码向量p1,p2,…,pn，通过分层构造一套新的相对编码向量q1,q2,…,qm： qi-1×n+j＝αpi+1-αpj 其中，n、m均为正整数，且nm；α∈0,1，且α≠0.5； 对输入文本X结合字符向量、片段向量，以及针对多轮长对话文本设计的分层位置编码向量进行建模，并通过编码器获取序列特征向量EncoderX； 所述通过注意力机制获取用户产品信息CLSProduct对于句向量CLStext的注意力权重，对句向量CLStext进行加权融合，以获取长文本特征向量CLSseq，包括： 使用注意力机制对句向量CLStext进行权重评估，获得句向量CLStext的注意力权重； 获取用户产品信息CLSProduct对每一句向量CLStext的注意力权重，根据注意力权重对所有句向量CLStext进行加权融合，获得产品分类特征更加显著的长文本特征向量CLSseq： CLSseq＝∑aiCLStexti 其中，ai为第i个句向量对应的注意力权重，CLStexti为第i个句向量。

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