恭喜大箴(杭州)科技有限公司陳夢霏獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜大箴(杭州)科技有限公司申請的專利對話評分模型的訓練方法、裝置、模型及對話評分方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114840652B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210423066.6，技術領域涉及：G06F16/3329；該發明授權對話評分模型的訓練方法、裝置、模型及對話評分方法是由陳夢霏;陳珺怡設計研發完成，并于2022-04-21向國家知識產權局提交的專利申請。
本對話評分模型的訓練方法、裝置、模型及對話評分方法在說明書摘要公布了：本申請公開了一種對話評分模型的訓練方法、裝置、模型及對話評分方法，其方法包括：構建模型，該模型包括：BERT層、循環神經網絡層、第一和第二全連接層。BERT層、循環神經網絡層與第一全連接層依次連接，循環神經網絡層還通過第二全連接層連接回BERT層；將訓練語料整理為多組按時序排列的對話文本，并將多組對話文本依次輸入所述對話評分初始模型，以每組對話文本為一時間步，對對話評分模型進行循環訓練，得到各組對話文本的第一評分；在每個時間步上，根據第一評分及訓練語料的標簽，對模型進行參數更新。本申請極大程度上加強了對數據時序性的表達；顯著提高了模型對長對話的處理能力。
本發明授權對話評分模型的訓練方法、裝置、模型及對話評分方法在權利要求書中公布了：1.一種對話評分模型的訓練方法，其特征在于，所述方法包括：構建對話評分模型，所述對話評分模型包括：BERT層、循環神經網絡、第一全連接層和第二全連接層，其中，所述BERT層、所述循環神經網絡與所述第一全連接層依次連接，所述循環神經網絡層的輸出端還通過所述第二全連接層連接所述BERT層的輸入端；將多輪對話訓練語料整理為多組按時序排列的對話文本，并將多組對話文本依次輸入所述對話評分模型，以每組對話文本為一時間步，對所述對話評分模型進行循環訓練，得到各組對話文本的第一評分；在各時間步中，根據所述第一評分，以及所述訓練語料的標簽，對對話評分模型進行參數更新，得到所述對話評分模型。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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