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龙图腾网获悉海南榕树家信息科技有限公司申请的专利用于辅助中医问诊的多轮对话方法和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：CN117033605B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202311175780.9，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权用于辅助中医问诊的多轮对话方法和装置是由刘毅;冯军;郝文晖设计研发完成，并于2023-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于辅助中医问诊的多轮对话方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于辅助中医问诊的多轮对话方法和装置，属于自然语言处理、人工智能领域，本发明要解决的技术问题为如何缓解对话历史难以有效融合，提升问答表示的质量以及对话系统的理解能力，从而提高多轮对话系统的预测准确性，采用的技术方案为：S1、获取多轮对话数据集：从网络上爬取公开的中医问诊多轮对话数据并自行构建中医问诊多轮对话数据集；S2、构建多轮对话模型：基于对话记忆融合引擎模块构建多轮对话模型；S3、训练多轮对话模型：在步骤S1所得到多轮对话训练数据集上对步骤S2构建的多轮对话模型进行训练。

本发明授权用于辅助中医问诊的多轮对话方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种用于辅助中医问诊的多轮对话方法，其特征是：该方法包括如下步骤： S1、获取多轮对话数据集：从网络上爬取公开的中医问诊多轮对话数据并自行构建中医问诊多轮对话数据集； S2、构建多轮对话模型：基于对话记忆融合引擎模块构建多轮对话模型； S3、训练多轮对话模型：在步骤S1所得到多轮对话训练数据集上对步骤S2构建的多轮对话模型进行训练； 其中，所述步骤S2用于构建输入模块、构建预训练嵌入模块、构建对话记忆融合引擎模块、构建问答交互模块、构建标签预测模块，进而构建多轮对话模型；前述模块分别对应子步骤，记作S201、S202、S203、S204、S205； 所述对话记忆融合引擎模块接收预训练嵌入模块输出的历史对话中每个语句的嵌入即…，和候选回复嵌入即使用自注意力机制对候选回复嵌入进行语义特征筛选从而得到候选回复自注意力嵌入同时通过两个基于不同激活函数的稠密网络层对历史对话中的每个语句的嵌入进行两次映射；基于候选回复自注意力嵌入对历史对话中每个语句的两次映射结果通过点积、相乘、联接和自注意力机制编码操作完成对话历史信息的融合和交互；最终通过一个编码网络对融合和交互的结果进行编码得到对话记忆融合嵌入并将其传递给问答交互模块； 具体而言，该模块的实现流程如下所述： S20301使用自注意力机制对候选回复嵌入进行语义特征筛选，从而得到候选回复自注意力嵌入，记为具体实施见下述公式： 其中，表示候选回复嵌入，Self-Attention；表示使用自注意力机制对括号内的内容进行语义特征筛选； S20302使用一个基于TanH激活函数的稠密网络层Dense1和一个基于ReLU激活函数的稠密网络层Dense2对语句1嵌入分别进行一次映射，从而得到T映射1和R映射1，记为和具体实施见下述公式： 其中，表示语句1嵌入，TanHDense1表示使用基于TanH激活函数的稠密网络层Dense1对括号内的内容进行映射，ReLUDense2表示使用基于ReLU激活函数的稠密网络层Dense2对括号内的内容进行映射； 然后对T映射1即与候选回复自注意力嵌入执行点积运算，从而得到相关性系数1，记为然后对相关性系数1即与R映射1即执行相乘运算，从而得到语句1表示，记为具体实施见下述公式： 其中，表示候选回复自注意力嵌入，表示T映射1，表示R映射1，·表示点积运算，×表示相乘运算； S20303使用一个基于TanH激活函数的稠密网络层Dense1和一个基于ReLU激活函数的稠密网络层Dense2对语句2嵌入分别进行一次映射，从而得到T映射2和R映射2，记为和具体实施见下述公式： 其中，表示语句2嵌入，TanHDense1表示使用基于TanH激活函数的稠密网络层Dense1对括号内的内容进行映射，ReLUDense2表示使用基于ReLU激活函数的稠密网络层Dense2对括号内的内容进行映射； 然后对T映射2即与候选回复自注意力嵌入执行点积运算，从而得到相关性系数2，记为然后对对相关性系数2即与R映射2即执行相乘运算，从而得到语句2表示，记为然后联接语句2表示和语句1表示并使用自注意力机制对联接结果进行编码操作，从而得到联接嵌入1，记为具体实施见下述公式： 其中，表示候选回复自注意力嵌入，表示T映射2，表示R映射2，·表示点积运算，×表示相乘运算，Self-AttentionConcatenate；表示使用自注意力机制对括号内的内容的联接结果进行编码操作； S20304使用一个基于TanH激活函数的稠密网络层Dense1和一个基于ReLU激活函数的稠密网络层Dense2对语句3嵌入分别进行一次映射，从而得到T映射3和R映射3，记为和具体实施见下述公式： 其中，表示语句3嵌入，TanHDense1表示使用基于TanH激活函数的稠密网络层Dense1对括号内的内容进行映射，ReLUDense2表示使用基于ReLU激活函数的稠密网络层Dense2对括号内的内容进行映射； 然后对T映射3即与候选回复自注意力嵌入执行点积运算，从而得到相关性系数3，记为然后对相关性系数3即与R映射3即执行相乘运算，从而得到语句3表示，记为然后联接语句3表示和联接嵌入1即并使用自注意力机制对联接结果进行编码操作，从而得到联接嵌入2，记为具体实施见下述公式： 其中，表示候选回复自注意力嵌入，表示T映射3，表示R映射3，·表示点积运算，×表示相乘运算，Self-AttentionConcatenate；表示使用自注意力机制对括号内的内容的联接结果进行编码操作； S20305使用一个基于TanH激活函数的稠密网络层Dense1和一个基于ReLU激活函数的稠密网络层Dense2对语句4嵌入分别进行一次映射，后续操作过程与获得联接嵌入2即的操作类似，从而得到联接嵌入3，记为以此类推，直至使用一个基于TanH激活函数的稠密网络层Dense1和一个基于ReLU激活函数的稠密网络层Dense2对语句n嵌入分别进行一次映射，并执行与获得联接嵌入3即类似的操作后，从而得到联接嵌入n-1，记为具体实施见下述公式： 其中，表示语句n嵌入，表示T映射n，表示R映射n，TanHDense1表示使用基于TanH激活函数的稠密网络层Dense1对括号内的内容进行映射，ReLUDense2表示使用基于ReLU激活函数的稠密网络层Dense2对括号内的内容进行映射； 然后对T映射n即与候选回复自注意力嵌入执行点积运算，从而得到相关性系数n，记为然后对相关性系数n即与R映射n即执行相乘运算，从而得到语句n表示，记为然后联接语句n表示和联接嵌入n-2即并使用自注意力机制对联接结果进行编码操作，从而得到联接嵌入n-1，记为具体实施见下述公式： 其中，表示候选回复自注意力嵌入，表示T映射n，表示R映射n，·表示点积运算，×表示相乘运算，Self-AttentionConcatenate；表示使用自注意力机制对括号内的内容的联接结果进行编码操作； S20306联接候选回复自注意力嵌入和联接嵌入n-1即并使用自注意力机制对联接结果进行编码操作，从而得到联接嵌入n，记为最终通过一个编码网络对联接嵌入n即进行编码处理，从而得到对话记忆融合嵌入，记为具体实施见下述公式： 其中，表示候选回复自注意力嵌入，表示联接嵌入n-1，Self-AttentionConcatenate；表示使用自注意力机制对括号内的内容的联接结果进行编码操作，Encoder表示使用编码网络对括号内的内容进行编码处理，编码网络为TransformerEncoder。

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