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龍圖騰網(wǎng)恭喜浙江師范大學(xué)申請(qǐng)的專利學(xué)習(xí)者情緒引導(dǎo)下基于腦機(jī)耦合的智能體共情響應(yīng)方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119760362B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-27發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510247708.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/20；該發(fā)明授權(quán)學(xué)習(xí)者情緒引導(dǎo)下基于腦機(jī)耦合的智能體共情響應(yīng)方法是由韓中美;張婉嬪;呂佳麗;黃昌勤設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-04向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本學(xué)習(xí)者情緒引導(dǎo)下基于腦機(jī)耦合的智能體共情響應(yīng)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及人工智能與腦科學(xué)交叉融合動(dòng)領(lǐng)域，具體公開了學(xué)習(xí)者情緒引導(dǎo)下基于腦機(jī)耦合的智能體共情響應(yīng)方法，該方法包括：首先，采集面向智能體共情型響應(yīng)的學(xué)習(xí)者的多模態(tài)情感數(shù)據(jù)；其次，采用多模態(tài)數(shù)據(jù)的情感狀態(tài)判別方法對(duì)采集到的腦機(jī)耦合下學(xué)習(xí)者的多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行情緒分析；基于情緒識(shí)別結(jié)果和對(duì)話內(nèi)容設(shè)計(jì)多模態(tài)共情響應(yīng)生成框架，構(gòu)建基于多模態(tài)表征的共情響應(yīng)模型，并進(jìn)行共情響應(yīng)模型聯(lián)合學(xué)習(xí)訓(xùn)練，形成學(xué)習(xí)者情緒引導(dǎo)下基大型語言模型多代理系統(tǒng)的智能體共情型響應(yīng)模型。本發(fā)明通過精確識(shí)別學(xué)習(xí)者的情緒狀態(tài)，并基于情緒狀態(tài)動(dòng)態(tài)調(diào)整智能體的對(duì)話內(nèi)容，從而增強(qiáng)學(xué)習(xí)者的共情能力培養(yǎng)。

本發(fā)明授權(quán)學(xué)習(xí)者情緒引導(dǎo)下基于腦機(jī)耦合的智能體共情響應(yīng)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.學(xué)習(xí)者情緒引導(dǎo)下基于腦機(jī)耦合的智能體共情響應(yīng)方法，其特征在于，步驟如下：S1、采集面向智能體共情型響應(yīng)的學(xué)習(xí)者的多模態(tài)情感數(shù)據(jù)，采集的多模態(tài)情感數(shù)據(jù)包括面向情感共情的學(xué)習(xí)者腦數(shù)據(jù)和智能體協(xié)同的對(duì)話數(shù)據(jù)；S2、采用多模態(tài)數(shù)據(jù)的情感狀態(tài)判別方法對(duì)采集到的腦機(jī)耦合下學(xué)習(xí)者的多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行情緒分析，所述情緒分析分別從基于腦機(jī)耦合學(xué)習(xí)方法的學(xué)習(xí)者面部情緒分析、基于二階交互注意力機(jī)制的學(xué)習(xí)者對(duì)話文本情感識(shí)別、融合腦-視覺-語言多模態(tài)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)者情感狀態(tài)判別三部分進(jìn)行；S3、基于情緒識(shí)別結(jié)果和對(duì)話內(nèi)容設(shè)計(jì)多模態(tài)共情響應(yīng)生成框架，構(gòu)建基于多模態(tài)表征的共情響應(yīng)模型，并進(jìn)行共情響應(yīng)模型聯(lián)合學(xué)習(xí)訓(xùn)練，形成學(xué)習(xí)者情緒引導(dǎo)下基大型語言模型多代理系統(tǒng)的智能體共情型響應(yīng)模型；S3中，基于多模態(tài)表征的共情響應(yīng)模型構(gòu)建的具體步驟如下：S31、進(jìn)行多模態(tài)輸入感知與特征融合：將學(xué)習(xí)者與智能體的對(duì)話內(nèi)容作為多模態(tài)輸入，轉(zhuǎn)換為能通過大語言模型求解的特征向量，圖像通過預(yù)訓(xùn)練的視覺編碼器進(jìn)行編碼，并通過BLIP和MLP將圖像轉(zhuǎn)化為特征向量與文本特征融合；其中，每個(gè)文本標(biāo)記被嵌入為一個(gè)文本的語義信息向量，式中，為實(shí)數(shù)向量空間，為特征向量維度；S32、進(jìn)行多模態(tài)輸出與生成：進(jìn)行擴(kuò)展詞匯表、文本生成、圖像生成的操作得到損失函數(shù)優(yōu)化模型，并進(jìn)行檢索增強(qiáng)圖像生成操作。

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