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龙图腾网获悉陕西铁路工程职业技术学院申请的专利一种多场景虚拟语言对话训练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：CN119886363B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510382465.6，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种多场景虚拟语言对话训练方法及系统是由刘渭锋;王薇设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多场景虚拟语言对话训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多场景虚拟语言对话训练方法及系统，涉及语言训练技术领域，包括场景拓扑管理模块，用于构建动态场景关系图谱，包含：场景节点库，存储各场景的语义向量、对话策略模板及触发规则；动态边权重计算单元，基于语义相似度、用户历史行为数据实时更新场景间连接权重；本发明通过动态场景关系图谱实现跨领域对话智能迁移，降低部署成本；多模态感知实时捕捉情绪波动并优化策略；高效数据传输支持沉浸式交互；对抗训练增强逻辑与情绪处理能力。

本发明授权一种多场景虚拟语言对话训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多场景虚拟语言对话训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，构建动态场景拓扑网络并配置训练参数，通过场景管理模块加载场景节点库，为每个场景节点配置语义编码向量与对话策略模板，设定场景切换的动态约束条件；所述的动态约束条件包括语义相似度权重系数、历史行为关联度衰减因子、最大允许场景切换频率阈值； 步骤S2，多模态训练数据同步采集，部署非接触式生物传感阵列与语音采集设备，执行预设并行采集任务； 步骤S3，多源数据时空对齐与特征融合，对原始传感数据进行预处理，所述的预处理包括，生理信号降噪，采用自适应卡尔曼滤波器消除运动伪影；微表情特征解耦，通过独立成分分析分离面部动作单元间的交叉干扰；语音-文本对齐，基于动态时间规整算法匹配语音流与文本序列的时序关系； 步骤S4，动态场景切换决策：根据融合特征生成场景迁移指令，计算场景切换优先度得分，当优先度得分超过动态阈值时，触发场景迁移协议； 步骤S5，上下文感知对话生成，在场景切换过程中执行：加载目标场景对话策略模板，检索外部知识库生成领域相关问答对；通过门控注意力机制融合历史对话记忆； 步骤S6，对抗训练与系统自优化，当用户连续正确应答次数达到设定阈值时，激活对抗训练模式，生成器构造包含逻辑陷阱或情绪冲突的对话序列；鉴别器基于场景一致性规则评估生成内容的有效性；通过对抗生成训练的方式生成非常规对话序列和评估生成序列的有效性；通过动态计算场景间连接权重； 步骤S2中预设并行采集任务包括，获取心冲击图信号，解析心率变异性参数；采用摄像头捕捉面部肌肉微运动，提取动作单元激活强度；实时录制语音流并转换为文本序列，同步标记时间戳与情感极性标签； 步骤S1构建动态场景拓扑网络的步骤包括， 步骤S101，从持久化存储中加载预定义的场景节点库，验证节点数据的完整性与格式一致性，对缺失关键字段或数据异常的节点触发告警并隔离处理； 步骤S102，语义编码向量生成与关联，为每个场景节点生成高维语义向量，表征其对话主题与上下文特征；基于语义向量计算场景间相似度，构建初始关联边并分配基础权重； 步骤S103，对话策略模板分配，为每个场景节点绑定多层级对话策略模板，设定策略触发条件，包括用户响应时间阈值、情感偏离度及生理指标范围； 所述的多模态数据传输包括的生物特征压缩单元，用于配置执行动态分层压缩，包括无损模式、小波压缩、特征提取传输；所述特征提取传输仅发送心率变异性和动作单元强度；前向纠错编码，采用RaptorQ码实现数据包级保护，，λ为动态冗余系数，PLR为历史丢包率； 所述步骤S6对抗训练模式包括，一级对抗，在对话流中插入事实性矛盾语句；二级对抗，模拟网络延迟导致对话上下文丢失；三级对抗，生成情绪化指责话术触发压力响应。

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陕西铁路工程职业技术学院，其通讯地址为：714000 陕西省渭南市临渭区站北街东段一号；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”。