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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利跨模态数据的匹配方法、装置及计算机程序产品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：CN114443864B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202210109780.8，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权跨模态数据的匹配方法、装置及计算机程序产品是由汪浩然;何栋梁;李甫;丁二锐设计研发完成，并于2022-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本跨模态数据的匹配方法、装置及计算机程序产品在说明书摘要公布了：本公开提供了一种跨模态数据的匹配方法、装置，具体实现方案为：获取训练样本集，其中的训练样本包括第一模态数据、第二模态数据和表征多模态数据之间是否匹配的标签；分别提取训练样本中的第一模态数据和第二模态数据的第一层级特征信息和第二层级特征信息；以匹配损失函数约束第一模态数据与第二模态数据之间基于第一层级特征信息得到的匹配结果，和基于第二层级特征信息的匹配结果，以分类损失函数约束分别基于第一模态数据的第一层级特征信息、第二层级特征信息得到的分类结果，和分别基于第二模态数据的第一层级特征信息、第二层级特征信息得到的分类结果，训练得到跨模态匹配模型。本公开提高了跨模态匹配模型的匹配速度和准确度。

本发明授权跨模态数据的匹配方法、装置及计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种跨模态匹配模型的训练方法，包括： 获取训练样本集，其中，所述训练样本集中的训练样本包括第一模态数据、第二模态数据和表征第一模态数据、第二模态数据是否匹配的标签，所述第一模态数据和所述第二模态数据的数据模态不同，所述数据模态包括文本、语音、图像和视频； 分别提取每个训练样本中的第一模态数据和第二模态数据的第一层级特征信息和第二层级特征信息，其中，所述第一层级特征信息通过特征提取网络中的第一特征提取层得到，所述第二层级特征信息通过所述特征提取网络中的第二特征提取层得到，所述第二特征提取层位于所述第一特征提取层之后； 以预设匹配损失函数约束第一模态数据与第二模态数据之间基于第一层级特征信息得到的匹配结果，和基于第二层级特征信息的匹配结果，基于对所述第一层级特征信息的聚类确定所述第一模态数据和所述第二模态数据的第一分类标签，以自监督聚类损失函数根据所述第一分类标签约束基于第一模态数据的第一层级特征信息得到的分类结果，以及基于第二模态数据的第一层级特征信息得到的分类结果，以实例损失函数根据为所述第一模态数据和所述第二模态数据预设的第二分类标签约束基于第一模态数据的第二层级特征信息得到的分类结果，以及基于第二模态数据的第二层级特征信息得到的分类结果，训练得到所述跨模态匹配模型。

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