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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利一种基于多模态的题目知识点标注方法及系统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：CN120354370B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510838812.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于多模态的题目知识点标注方法及系统是由杨志伟;王垅涛;林惠茹;罗伟其;官全龙设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态的题目知识点标注方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态的题目知识点标注方法及系统，包括：获取教育领域的原始数据，其中，所述原始数据来自于物理实体；对所述原始数据进行清洗和增强处理，得到增强后的训练数据；基于增强后的训练数据，通过构建差异化数据建立多样化的模型偏好，并利用协同注意力机制和门控机制融合文本和视觉特征进行推理，得到多模态推理结果；根据所述多模态推理结果，进行集成预测，得到题目知识点标签。本发明通过构建差异化数据来建立多样化的模型偏好，引入的共同注意机制和门控机制，增强跨模态信息的交互，使模型能够更有效地融合文本和视觉特征，提高了知识点标注的准确性和适用性。

本发明授权一种基于多模态的题目知识点标注方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态的题目知识点标注方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取教育领域的原始数据，其中，所述原始数据来自于物理实体； 对所述原始数据进行清洗和增强处理，得到增强后的训练数据； 基于增强后的训练数据，通过不同的随机种子去切分训练集与验证集，构建差异化数据，并使用多种模型，构建差异化模型，以此建立多样化的模型偏好，并利用协同注意力机制和门控机制融合文本和视觉特征进行推理，得到多模态推理结果； 得到多模态推理结果的步骤包括： 使用预训练的文本模型和视觉模型分别提取文本特征和视觉特征，并通过协同注意力机制进行融合，得到融合后的特征； 将融合后的特征输入门控机制进行调节，得到门控融合特征； 根据门控融合特征进行推理，得到多模态推理结果； 提取文本特征的步骤包括： 对文本数据分别使用BERT、RoBERTa、XLNet派生模型进行特征提取，得到不同模型的文本特征； 将不同模型的文本特征输入线性层进行推理，得到基于文本的推理logits； 得到融合后的特征的步骤包括： 使用预训练的RoBERTa模型提取文本特征； 使用预训练的ViT-16模型提取视觉特征，并进行零填充以匹配维度； 将文本特征和视觉特征投影到相同的维度空间，并通过协同注意力机制计算跨模态的相互关系，得到融合后的特征； 通过协同注意力机制计算跨模态的相互关系，得到融合后的特征的步骤包括： 将文本特征作为查询向量，视觉特征作为键向量和值向量，通过注意力函数计算跨模态的注意力权重； 根据所述注意力权重对文本特征和视觉特征进行加权融合，得到基于注意力的融合特征； 采用跳跃连接将基于注意力的融合特征与原始特征进行拼接，得到增强的融合特征； 得到门控融合特征的步骤包括： 计算融合后的文本特征和视觉特征对门控分数的贡献； 根据门控分数对融合后的文本特征和视觉特征进行加权融合，得到门控融合特征； 根据所述多模态推理结果，进行集成预测，得到题目知识点标签。

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