北京三快在线科技有限公司郭林森获国家专利权
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龙图腾网获悉北京三快在线科技有限公司申请的专利向量提取模型的训练方法、装置、电子设备和存储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：CN114970685B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202210487175.4，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权向量提取模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质是由郭林森;彭冲;程兵设计研发完成，并于2022-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本向量提取模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种图文向量提取模型的训练方法和装置，其中，所述方法包括：从训练样本数据提取图像表示向量和文本表示向量；根据单模态对齐损失函数和同一个图文内容的多个图像表示向量对单模态对齐网络模型进行训练；根据跨模态对齐损失函数、文本表示向量和训练完毕的单模态对齐网络模型输出的图像向量结果对跨模态对齐网络模型进行训练；将训练完毕的单模态对齐网络模型和跨模态对齐网络模型作为训练完毕的图文向量提取模型。本发明实施例在提取得到图像表示向量和文本表示向量的基础之上，训练单模态对齐网络模型和跨模态对齐网络模型。最终得到的图文向量提取模型支持一文多图的多模态内容的向量提取，更加适应当下的内容分发系统。
本发明授权向量提取模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图文向量提取模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练样本数据，所述训练样本数据包含：属于多个图文内容的文本样本数据和图像集合样本数据，所述图像集合样本数据包含多个图像样本数据； 提取每个所述图像样本数据的图像表示向量，并提取所述文本样本数据的文本表示向量； 根据预设的单模态对齐损失函数和对应于同一个图文内容的多个所述图像表示向量，对预设的单模态对齐网络模型进行训练； 根据预设的跨模态对齐损失函数、所述文本表示向量和训练完毕的单模态对齐网络模型输出的图像向量结果，对预设的跨模态对齐网络模型进行训练； 将训练完毕的单模态对齐网络模型和训练完毕的跨模态对齐网络模型作为训练完毕的图文向量提取模型； 所述对预设的单模态对齐网络模型进行训练，包括： 利用L2正则损失函数将对应于同一个图文内容的多个所述图像表示向量进行对齐处理。
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