买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种支持多人实时群聊的多轮对话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：CN116680374B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310555570.6，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种支持多人实时群聊的多轮对话方法及系统是由钟李茂;陈奇;张子健;陈明健;陈扬伟设计研发完成，并于2023-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种支持多人实时群聊的多轮对话方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种支持多人实时群聊的多轮对话方法及系统，具体为获取多人群组对话中对话文本的用户角色信息和文本输入信息，对文本输入信息上下文编码并结合用户角色信息进行领域预测、意图预测和实体标注，在意图预测中添加空意图和特殊意图，对意图和槽位填充任务联合训练；通过个人画像更新上一轮的对话状态，填充语义槽，保留语义信息和用户信息；经过对话策略计算，结合外部数据库和外部接口传输包含角色信息的编码表征；匹配对话生成模板，根据意图选择输出或不打断，完成一次单轮对话。本发明通过预定义空意图和特殊意图，为群组中状态管理问题提供了新的触发器。填补多人多轮会话系统空缺，对同一任务同一槽位多人同时填充，解决冲突。

本发明授权一种支持多人实时群聊的多轮对话方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种支持多人实时群聊的多轮对话方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： S1、实时获取多人群组对话中一条新发出对话文本的用户角色信息、文本输入信息，对文本输入信息进行上下文编码，获得该条文本的上下文编码表征； S2、对文本的上下文编码表征结合用户角色信息进行领域预测和意图预测，依据序列标注模型对文本的实体标注，对输入文本进行语义分类，获得该用户角色发出的对话文本所对应领域、意图和语义槽实体，并对意图和槽位填充任务联合训练； 所述S2中意图预测具体为： 将上下文编码表征输入到softmax层后进行在意图集合为I的意图分布概率预测fh，具体公式为： fh＝softmaxWfh1+Wintenty+bf 其中，参数Wf为m×n维的二阶矩阵，Wintent为m×M维的二阶矩阵，bf为m维向量，y是一个M维向量，用户总人数为M，表示已经记录了的各用户的意图分布，若尚未记录则置为空意图，空意图表示系统不需要对query做任意回复，但是会记录该输入文本和槽位填充情况作为历史信息； 所述意图预测还设置了一个意图阈值k0和表示用户间行为的特殊意图，文本对应意图 特殊意图表示用户间行为而非向系统寻求帮助，无需系统响应或需要进行特定的流程，其中需要对槽位信息进行附加或澄清操作的特殊意图包括：附和其他用户和反对其他用户，正常处理的特殊意图包括：加入话题、另起话题、附加话题和结束话题； S3、结合对话状态跟踪方法和用户特有或与其他用户共有的个人画像更新上一轮的对话状态，填充语义槽；同时保留语义槽位的语义信息和用户信息； S4、基于更新后的对话状态和语义槽信息，经过对话策略方法计算，结合外部数据库和外部接口传输包含角色信息的编码表征； 所述对话策略方法具体为：对于得到的对话状态s0，利用添加了主动示教功能的强化学习机训练策略选择模型A，得到对于当前状态所采取策略a1＝As0，策略a1即从状态树当前节点转移到以当前节点为根节点的子树上其他节点的路径，强化目标是最小化达到满足当前意图的叶子节点的策略步数，即设计奖励函数为： 其中，s1表示初始状态s0经过策略a1后的对话状态，depths表示状态s在状态树中对应节点的深度；通过Q学习训练得到最大化回报： Ut＝Rt+γRt+1+γ2Rt+2+γ3Rt+3+…的选择模型As，其中，Rt表示第t步的奖励函数，γ为小于1的常数； 主动示教功能为：通过预训练的模型计算策略a1置信度，若置信度低于设定阈值则让人类给出一个策略a1′纠正错误并提供奖励函数训练模型A； S5、基于S4中的编码表征，匹配对应的对话生成模板，根据对话文本的意图选择不打断对话或输出当前对话状态生成的对话文本，完成一次单轮对话； S6、继续等待某个用户的下一次输入并重复以上步骤。

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浙江大学，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。