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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京彩徹區(qū)明科技有限公司;廣州彩徹區(qū)明科技有限公司申請(qǐng)的專利人物提取方法、文本朗讀方法、對(duì)話式文本生成方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)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：CN114492382B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12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：202111467067.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/211；該發(fā)明授權(quán)人物提取方法、文本朗讀方法、對(duì)話式文本生成方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由李省平;林依琳;肖達(dá);袁行遠(yuǎn);于翮設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-12-03向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本人物提取方法、文本朗讀方法、對(duì)話式文本生成方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種人物提取方法、文本朗讀方法、對(duì)話式文本生成方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該人物提取方法包括：接收目標(biāo)文本，所述目標(biāo)文本中包含一句或多句話語；將所述目標(biāo)文本輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的語言模型，利用所述語言模型確定所述目標(biāo)文本中的話語對(duì)應(yīng)的說話人物；其中，所述利用所述語言模型確定所述目標(biāo)文本中的話語對(duì)應(yīng)的說話人物包括：利用輸入至語言模型的文本中的句子的上下文推斷所述目標(biāo)文本中的話語對(duì)應(yīng)的說話人物；其中，訓(xùn)練所述語言模型的過程包括：利用輸入至語言模型的訓(xùn)練文本中的句子的上下文推斷所述訓(xùn)練文本中的話語對(duì)應(yīng)的說話人物。利用本發(fā)明的人物提取方法，能夠準(zhǔn)確地提取識(shí)別出文本中的話語對(duì)應(yīng)的說話人。

本發(fā)明授權(quán)人物提取方法、文本朗讀方法、對(duì)話式文本生成方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種人物提取方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟： 接收目標(biāo)文本，所述目標(biāo)文本中包含一句或多句話語； 將所述目標(biāo)文本輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的語言模型，利用所述語言模型確定所述目標(biāo)文本中的話語對(duì)應(yīng)的說話人物； 其中，所述利用所述語言模型確定所述目標(biāo)文本中的話語對(duì)應(yīng)的說話人物包括：利用輸入至語言模型的文本中的句子的上下文推斷所述目標(biāo)文本中的話語對(duì)應(yīng)的說話人物；其中，訓(xùn)練所述語言模型的過程包括：利用輸入至語言模型的訓(xùn)練文本中的句子的上下文推斷所述訓(xùn)練文本中的話語對(duì)應(yīng)的說話人物； 其中，所述的利用輸入至語言模型的文本中的句子的上下文推斷所述目標(biāo)文本中的話語對(duì)應(yīng)的說話人物、和所述的利用輸入至語言模型的訓(xùn)練文本中的句子的上下文推斷所述訓(xùn)練文本中的話語對(duì)應(yīng)的說話人物包括利用注意力機(jī)制來進(jìn)行上下文關(guān)注，具體包括： 將文本T輸入至語言模型以得到文本T的注意力分?jǐn)?shù)矩陣α，其中，所述注意力分?jǐn)?shù)矩陣α中的元素為關(guān)注分?jǐn)?shù)，用于表示文本T中的字之間的關(guān)注程度； 利用掩碼矩陣M對(duì)注意力分?jǐn)?shù)矩陣α進(jìn)行掩碼處理，得到掩碼處理后的注意力分?jǐn)?shù)矩陣αnew；其中，所述掩碼處理用于改變注意力分?jǐn)?shù)矩陣α中一些元素的取值以改變字之間的關(guān)注程度； 利用所述掩碼處理后的注意力分?jǐn)?shù)矩陣αnew來推斷文本中的話語對(duì)應(yīng)的說話人物； 其中，所述掩碼矩陣M為單雙向結(jié)合的掩碼矩陣，用于表示對(duì)于輸入的文本中的每個(gè)字之間都相互關(guān)注、并且對(duì)于生成的文本中的每個(gè)字關(guān)注當(dāng)前字之前的字； 其中，所述單雙向結(jié)合的掩碼矩陣包括4個(gè)子陣；其中，第一子陣對(duì)應(yīng)于輸入的輸入文本中的文字之間的關(guān)注程度，所述第一子陣中的至少一些元素不為0；第二子陣對(duì)應(yīng)于生成的說話人物文本中的文字之間的關(guān)注程度，所述第二子陣為三角矩陣；第三子陣對(duì)應(yīng)于輸入文本中的文字對(duì)于說話人物文本中的文字的關(guān)注程度，所述第三子陣中的元素均為0；第四子陣對(duì)應(yīng)于說話人物文本中的文字對(duì)于輸入文本中的文字的關(guān)注程度，所述第四子陣中的至少一些元素不為0。

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