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龙图腾网获悉兰州大学;支付宝(杭州)信息技术有限公司申请的专利一种基于权重衰减的注意力图的生成方法、装置以及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115496215B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211136641.0，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种基于权重衰减的注意力图的生成方法、装置以及设备是由苏伟;石君太;孙元涛设计研发完成，并于2022-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于权重衰减的注意力图的生成方法、装置以及设备在说明书摘要公布了：本说明书实施例公开了一种基于权重衰减的注意力图的生成方法、装置以及设备。通过确定所述知识点序列所对应的特征矩阵，所述特征矩阵包括键矩阵K、查询矩阵Q和值矩阵V；获取第i个知识点在所述查询矩阵Q中的特征值Qi，以及，获取第j个知识点在所述键矩阵K中的特征值Kj；确定所述第i个知识点与所述第j个知识点的时间差Δti,tj，确定包含所述时间差和衰减参数θ的衰减函数γti,tj,θ，其中，所述θ为可学习的衰减参数；根据所述特征值Qi、特征值Kj、所述衰减函数γti,tj,θ和所述值矩阵V生成注意力图，从而通过考虑学习者遗忘行为的时间间隔因素来强化最近相关问题和其他问题的表现信息。

本发明授权一种基于权重衰减的注意力图的生成方法、装置以及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于权重衰减的注意力图的生成方法，应用于包含知识点和时间的知识点序列中；时间表征学习者回答问题时的时间戳；知识点包含：学习者回答问题的问题信息、学习者回答问题时的时间戳、学习者回答问题的响应信息；所述方法包括： 确定所述知识点序列所对应的特征矩阵，所述特征矩阵包括键矩阵K、查询矩阵Q和值矩阵V； 获取第i个知识点在所述查询矩阵Q中的特征值Qi，以及，获取第j个知识点在所述键矩阵K中的特征值Kj，其中，所述第j个知识点为与所述第i个知识点相关的前一个知识点； 确定所述第i个知识点与所述第j个知识点的时间差，确定包含所述时间差和衰减参数的衰减函数，其中，所述为可学习的衰减参数； 根据所述特征值Qi、特征值Kj、所述衰减函数和所述值矩阵V生成注意力图，包括：确定所述特征值Kj的转置向量，根据所述特征值Qi和所述转置向量生成原始注意力分数；融合所述原始注意力分数和所述衰减函数，进行记忆力衰减，生成新注意力分数；通过将所述新注意力分数与所述值矩阵V相乘，生成注意力图。

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