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龍圖騰網獲悉江西師范大學申請的專利一種基于擴散模型的復雜對話文本生成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：CN120297258B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12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：202510788672.1，技術領域涉及：G06F40/186；該發明授權一種基于擴散模型的復雜對話文本生成方法是由徐凡;劉蘇敏;鄢克雨;劉建明設計研發完成，并于2025-06-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于擴散模型的復雜對話文本生成方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于擴散模型的復雜對話文本生成方法，對包含問題文本、上下文文本、問題類型文本和答案文本的數據集進行預處理。然后，通過問題編碼模塊提取問題文本的潛在表示，并利用匹配模塊融合上下文文本和答案文本的特征。接著，將問題文本的潛在表示和融合特征輸入擴散去噪器生成噪聲潛在表示。同時，基于答案文本向量預測問題類型，并優化問題類型分類模塊。最后，將相關特征輸入解碼模塊生成預測問題，并通過構建損失函數優化模型，得到最優文本生成模型。本發明利用擴散模型的逐步去噪特性，以提升問題生成的多樣性與自然性；且能更有效地捕捉對話中的語義細節和上下文關聯，從而生成更具邏輯性和連貫性的復雜問題。

本發明授權一種基于擴散模型的復雜對話文本生成方法在權利要求書中公布了：1.一種基于擴散模型的復雜對話文本生成方法，其特征在于，包括： 步驟S1：構建數據集，并對數據集中的樣本進行預處理，樣本包括問題文本、上下文文本、問題類型文本和答案文本； 步驟S2：構建基于擴散模型的文本生成模型，形式化文本生成任務； 文本生成模型包括問題編碼模塊、擴散去噪器、匹配模塊、問題類型分類模塊和解碼模塊：輸入數據集中的問題文本至文本生成模型的問題編碼模塊中，獲取問題文本的潛在表示； 步驟S3：輸入步驟S1中的上下文文本和答案文本至匹配模塊，獲取融合特征表示； 步驟S4：輸入步驟S2中的問題文本的潛在表示和步驟S3中的融合特征表示至擴散去噪器中，獲取噪聲潛在表示； 步驟S5：輸入答案文本的全局答案向量至問題類型分類模塊中，獲取預測的問題類型文本，基于步驟S1中的問題類型文本進行優化； 步驟S6：輸入問題文本的潛在表示、噪聲潛在表示和問題類型文本至解碼模塊中，基于步驟S1中的問題文本的派生序列生成預測的問題； 步驟S7：構建總損失函數對文本生成模型進行優化，獲取最優的文本生成模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人江西師范大學，其通訊地址為：330000 江西省南昌市高新技術開發區紫陽大道99號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。