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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学;杭州核新软件技术有限公司申请的专利一种对比学习增强对话状态追踪的任务型对话方法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：CN114722177B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202210408339.X，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种对比学习增强对话状态追踪的任务型对话方法是由梁婷婷;赵自强;殷昱煜;陶志伟;胡海胖;李尤慧子;李玉设计研发完成，并于2022-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种对比学习增强对话状态追踪的任务型对话方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种对比学习增强对话状态追踪的任务型对话方法。本发明首先收集中文多领域任务型对话数据，并做数据增强。其次通过对话状态追踪模块将收集整理好的数据送入意图识别模块、二分类识别模块、对比学习强化模块得到每一轮对话中用户的意图和所处的对话状态。通过数据库查询模块筛选出符合用户意图和对话状态的数据。然后通过对话状态决策模块对对话状态进行决策学习，生成更合理多样的对话决策；通过对话回复模块生成准确且合适的回复。最后通过网页前端模块将回复内容友好的展示给用户。本发明将对比学习融入对话状态追踪训练中，优化了模型对Spanslot的抽取能力，进而提高了模型对整个输入语句上下文语义信息的提取能力。

本发明授权一种对比学习增强对话状态追踪的任务型对话方法在权利要求书中公布了：1.一种对比学习增强对话状态追踪的任务型对话方法，其特征在于该方法包括以下步骤： 步骤一，收集中文多领域任务型对话数据，在对话数据基础上做数据增强； 步骤二，利用对话状态追踪模块将收集整理好的数据通过意图识别模块、二分类slot识别模块和Spanslot对比学习强化模块得到每一轮对话中用户的意图和所处的对话状态； 步骤三，通过数据库查询模块筛选出符合用户意图和对话状态的数据； 步骤四，通过对话状态决策模块对对话状态进行决策学习，生成更合理多样的对话决策； 步骤五，通过对话回复模块生成准确且合适的回复； 步骤六，通过网页前端模块将回复内容友好的展示给用户； 所述对比学习强化模块采用两阶段联合训练方式，将用户、系统的对话信息和上一轮对话状态作为输入； 第一阶段：采用多分类对比学习增强对话状态None，Donotcare，Statevaluematch分类效果； 第二阶段：Statevaluematch分类通过指针网络从输入语句中抽取出Spanslot所对应的对话状态； 步骤二中所述的意图识别模块将用户对话信息作为输入Context，构造“有在问{slot}吗？”作为输入Query，以问答的形式执行注意力机制运算，其运算结果通过二分类全连接层来完成意图识别的任务； 步骤二中所述的二分类slot识别模块识别无法在对话中进行提取的二分类的slot，其将用户对话信息作为输入Context，构造“对{slot}有需求吗？”作为输入Query，以问答的形式执行注意力机制运算，其运算结果通过二分类全连接层来完成二分类slot识别的任务。

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