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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利面向群聊的对话结构分析模型训练方法、分析方法及装置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：CN115293129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202210676186.7，技术领域涉及：G06F40/205；该发明授权面向群聊的对话结构分析模型训练方法、分析方法及装置是由张熙;郭图文;杨金翠;邱莉榕设计研发完成，并于2022-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向群聊的对话结构分析模型训练方法、分析方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向群聊的对话结构分析模型训练方法、分析方法及装置，在利用BERT模型获取各消息的文本表示后，结合所定义的各讲者之间的关系编码，通过GRU挖掘目标消息讲者的注意力表示；根据上文消息的回复关系构建相应的线程，通过将目标消息连接在各线程后输入GRU，得到各线程的内容语义表征；通过多层感知机获取目标消息与上文消息的语篇结构表征。结合注意力表示、内容语义表征和语篇结构表征共同评价分析判断目标消息的真实回复对象，极大提高了对话结构分析的准确率。

本发明授权面向群聊的对话结构分析模型训练方法、分析方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向群聊的对话结构分析模型训练方法，其特征在于，包括： 获取训练样本集，所述训练样本集包括多个样本，每个样本中包含一个待分析的目标消息以及所述目标消息的多个上文消息，并标记所述目标消息和各上文消息真实回复的对象消息； 获取初始网络模型，所述初始网络模型的处理包括： 采用BERT模型初始化所述样本中各消息的文本表示； 将所述目标消息及设定数量个上文消息作为候选集，对所述目标消息的讲者与所述候选集中所有消息的讲者进行关系定义得到关系编码，将所述样本中各消息的文本表示与相应的关系编码进行连接得到更新表征；将所述样本中每个消息的更新表征依次输入门控循环单元，将最后得到的隐藏层表征作为所述目标消息的讲者的注意力表示，根据所述注意力表示计算所述目标消息的讲者对所述样本中各消息的关注度； 根据所述样本中各上文消息的回复关系构建多个线程，并将所述目标消息分别连接在各线程后得到拼接线程，将每个拼接线程的文本表示分别输入掩码门控循环单元，将最后得到的隐藏层表征作为相应的拼接线程的内容语义表征； 将所述目标消息的文本表示分别与所述候选集中上文消息的文本表示连接后，输入第一多层感知机得到语篇结构表征； 将所述样本中每个上文消息对应的关注度、内容语义表征以及语篇结构表征连接后输入第二多层感知机，对输出结果归一化处理得到所述样本中每个上文消息对应的匹配分数，根据所述样本中每个上文消息的匹配分数输出所述目标消息的预测回复对象； 采用所述训练样本集对所述初始网络模型进行训练，得到目标对话结构分析模型。

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