山东交通学院朱振方获国家专利权
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龙图腾网获悉山东交通学院申请的专利基于双不确定性引导网络的多模态讽刺检测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：CN120952013B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511493394.3，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权基于双不确定性引导网络的多模态讽刺检测方法及系统是由朱振方;任钰郅;张一鸣;卢强;裴洪丽;孟静;邓梁周;陈馨;韩耀振;赵大伟;朱家兵;刘培德设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于双不确定性引导网络的多模态讽刺检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于双不确定性引导网络的多模态讽刺检测方法及系统，涉及人工智能与情感处理技术领域，包括：获取文本数据和图像数据；对文本数据和图像数据分别进行编码处理，得到文本特征序列和图像特征序列；对文本特征序列和图像特征序列进行跨模态图语义交互处理，构建文本关系图和图像关系图，并通过图注意力网络与跨模态注意力机制进行语义交互，得到增强的文本特征和图像特征；对增强的文本特征和图像特征进行决策不确定性量化处理；融合潜在变量与增强特征，并通过通道注意力机制进行多模态特征融合，得到融合特征；基于融合特征进行讽刺分类预测，输出分类结果。本发明解决了多模态讽刺检测中的多模态数据和模型决策不确定的问题。
本发明授权基于双不确定性引导网络的多模态讽刺检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双不确定性引导网络的多模态讽刺检测方法，其特征在于，包括： 获取多模态输入数据，所述多模态输入数据包括文本数据和图像数据； 对所述文本数据和图像数据分别进行编码处理，得到文本特征序列和图像特征序列； 对所述文本特征序列和图像特征序列进行跨模态图语义交互处理，构建文本关系图和图像关系图，并通过图注意力网络与跨模态注意力机制进行语义交互，得到增强的文本特征和图像特征； 对所述增强的文本特征和图像特征进行决策不确定性量化处理，包括通过门控加权变分信息瓶颈策略生成潜在变量，并结合标签高斯先验策略量化决策不确定性； 融合所述潜在变量与增强特征，并通过通道注意力机制进行多模态特征融合，得到融合特征； 基于所述融合特征进行讽刺分类预测，输出分类结果。
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