计算机应用研究

作者：汤泽辉,缪裕青,刘同来,张万桢,周明,

单位：1.桂林电子科技大学a.计算机与信息安全学院;b.广西图像图形与智能处理重点实验室,广西桂林541004；2.仲恺农业工程学院人工智能学院,广州510225；3.桂林海威科技股份有限公司,广西桂林541004；

关键词：情感对话生成,外部知识库,BART模型,门控机制,注意力机制,

基金：国家自然科学基金资助项目(62366010,62366011)；广东省研究生教育创新计划资助项目(2023A1515011230)；桂林电子科技大学研究生教育创新计划资助项目(2025YCXS076)；广东省哲学社会科学规划专项项目(GD25CW04)；广东省哲学社会科学规划2025年度潮州文化研究专项(GD25CW04)；2025年广东省本科高校“外语教学改革研究与实践”专项课题拟立项名单(25GWYB08)；；

针对目前情感对话生成模型引入外部知识时未能充分发挥知识对情感分类的辅助作用，且存在知识提取冗余等问题，提出基于BART的渐进式信息融合的情感对话生成模型。模型编解码基于BART框架，通过情感分类和对话生成两阶段逐步筛选相关知识，并与上下文信息融合生成对话。在情感分类阶段，模型引入多头注意力和门控机制构建知识感知融合模块，筛选出与上下文相关的知识辅助情感分类。在对话生成阶段，首先设计知识评分策略，根据情感分类结果计算动态梯度修正量；其次构建知识精炼融合模块，利用动态梯度修正量调整与上下文认知相关的知识权重，进一步筛选与对话情感一致的知识，并加权融合知识与上下文表征生成对话，缓解知识提取冗余问题。基于公开对话数据集的实验结果表明，该模型在多项评价指标上优于已有方法，验证了所提方法的有效性。

来源：2026年第2期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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