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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院系统工程研究院申请的专利一种多模态Transformer模型的会话交互非结构化情报主题提取方法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：CN119848246B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411829227.7，技术领域涉及：G06F16/34；该发明授权一种多模态Transformer模型的会话交互非结构化情报主题提取方法是由焦逊;孔维思;廖东升;徐瑜桦;姚赞设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态Transformer模型的会话交互非结构化情报主题提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态Transformer模型的会话交互非结构化情报主题提取方法，包括：输入多模态数据；对多模态数据进行预处理；将预处理后的多模态数据输入Transformer模型，进行交叉融合及解码，得到情报主题文本；根据可调节参数的覆盖函数计算生成的情报主题文本的主题覆盖损失，对Transformer模型进行参数更新，使Transformer模型能够输出定制化情报主题文本；用户输入文本信息对情报主题提出进一步要求，并实现多轮交互，取出交互信息，进行迭代主题提取，深刻理解用户需求和上下文情报信息。本发明能够有效地进行多模态情报主题的提取，在提高情报主题提取全面性的同时，通过会话交互，进一步提升情报提取精确性，优化用户体验。

本发明授权一种多模态Transformer模型的会话交互非结构化情报主题提取方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态Transformer模型的会话交互非结构化情报主题提取方法，其特征在于，包含以下步骤： 步骤S101：输入多模态数据，所述多模态数据包括音频、文本和图像； 步骤S102：根据输入的多模态数据选择各自的编码方案进行数据预处理，得到各模态的嵌入序列，所述音频采用对数梅尔频谱嵌入模型进行编码；所述文本首先采用独热编码进行字向量编码，然后增加位置编码信息；所述图像采用ViT模型进行图像处理，并增加图像的位置编码信息； 步骤S103：将各模态的嵌入序列输入到包含交叉融合层的Transformer编码器，生成多模态融合序列；经过Transformer解码器输出解码序列，使用SoftMax计算包含情报主题信息的词概率，选取概率最大的字，并迭代生成下一个输出字符，直到生成完整的情报主题文本； 步骤S104：根据可调节参数的覆盖函数计算生成的情报主题文本的主题覆盖损失，所述主题覆盖损失为： 其中，xt为目标主题t的特定向量，代表模型希望生成的特定主题或类别，pt为目标主题的条件概率分布，β为覆盖损失函数的参数，xi为解码序列x1，x2，…，xn中的第i个向量，对Transformer模型进行参数更新，使Transformer模型能够输出定制化情报主题文本； 步骤S105：用户输入文本信息对情报主题提出进一步要求，并实现多轮交互，建立用户交互信息数据库，该用户交互信息数据库记录各会话用户信息，取出交互信息，根据数据类型选取对应方式进行编码，并经过相应预处理方式得到对应嵌入序列；将包含交互信息的嵌入序列与步骤S102中的预处理后的多模态数据的嵌入序列一起输入至Transformer模型，再执行步骤S103、步骤S104、步骤S105，直至用户不再对情报主题提出进一步要求。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军军事科学院系统工程研究院，其通讯地址为：100141 北京市丰台区大成路13号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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