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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种跨模态检索模型建模方法、装置、终端及介质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：CN120492701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510969597.9，技术领域涉及：G06F16/908；该发明授权一种跨模态检索模型建模方法、装置、终端及介质是由孙为军;冯艺威;房小兆;侯辉宇;黄力兴设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨模态检索模型建模方法、装置、终端及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种跨模态检索模型建模方法、装置、终端及介质，涉及跨模态检索技术领域，本申请提供的方案首先基于不同模态的样本数据，按照不同的模态类型对样本数据进行特征解耦，再基于解耦后的特征计算温度参数以及构建跨模态对比学习模型架构，再通过跨模态对比学习模型的迭代训练，得到跨模态检索模型。本方案通过将不同模态数据的整体特征分解为具有明确语义指向且维度统一的多粒度特征，保留了模态数据内部丰富的语义信息，能够为后续的跨模态对比学习提供了更具区分度和针对性的特征表示，有助于提升跨模态检索模型对复杂语义关系的理解和匹配能力，从而提高跨模态检索的整体性能。

本发明授权一种跨模态检索模型建模方法、装置、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种跨模态检索模型建模方法，其特征在于，包括： 获取不同模态的样本数据； 根据所述样本数据对应的模态类型，结合预设的模态类型与特征解耦处理方式的对应关系，对所述样本数据进行特征解耦处理，得到不同粒度的解耦粒度特征，其中，每种模态类型的样本数据解耦得到的粒度数量均相同，所述解耦粒度特征包括：实体对象粒度特征、描述属性粒度特征和场景语境粒度特征； 根据所述解耦粒度特征，通过温度参数计算方式，得到所述粒度对应的温度参数； 计算不同样本数据在同一粒度条件下的解耦粒度特征相似度，基于所述解耦粒度特征相似度与所述粒度对应的温度参数的比值，构建单粒度对比损失函数； 根据所述单粒度对比损失函数，结合分层正交约束和生成对抗损失函数，构建总损失函数； 根据所述总损失函数，结合反向传播算法对初始跨模态检索模型进行迭代训练，当所述总损失函数的输出或迭代次数满足预设的模型训练终止条件时，得到跨模态检索模型； 其中，所述根据所述样本数据对应的模态类型，结合预设的模态类型与特征解耦处理方式的对应关系，对所述样本数据进行特征解耦处理，得到不同粒度的解耦粒度特征包括： 当所述样本数据对应的模态类型为视频图像特征时，通过门控通道注意力机制进行分解，得到的实体对象粒度特征为图像中的目标对象，描述属性粒度特征为目标对象的对象属性，场景语境粒度特征为场景环境特征； 当所述样本数据对应的模态类型为音频特征时，通过频谱图分解得到的实体对象粒度特征为音调，描述属性粒度特征为节奏，场景语境粒度特征为音色粒度； 当所述样本数据对应的模态类型为文本特征时，通过语义角色标注提取出的实体对象粒度特征为事件、描述属性粒度特征为情感、场景语境粒度特征为上下文信息。

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