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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利一种基于多视图与结构化属性的服装数据集构建方法及其应用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：CN120994646B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511503660.6，技术领域涉及：G06F16/21；该发明授权一种基于多视图与结构化属性的服装数据集构建方法及其应用是由吴湘平;刘佳威;韩运鹏;陈清财设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多视图与结构化属性的服装数据集构建方法及其应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多视图与结构化属性的服装数据集构建方法及其应用，包括如下步骤：从公开时尚平台采集原始数据，并对原始数据进行质量过滤；对过滤后的文本数据进行结构化属性的挖掘，获得商品的结构化文本属性集合；对过滤后的图像数据进行商品多视角图像的挖掘，获得单品图像集合和套装图像集合；将商品的结构化文本属性与单品图像、套装图像进行对齐，得到包含多视图与结构化文本属性的服装数据集。本发明解决了现有方法忽略属性结构化表达及视图单一的问题，为时尚领域研究与应用提供了高效数据基础。

本发明授权一种基于多视图与结构化属性的服装数据集构建方法及其应用在权利要求书中公布了：1.一种基于多视图与结构化属性的服装数据集构建方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，从公开时尚平台采集原始数据，并对原始数据进行质量过滤； 步骤S2，对过滤后的文本数据进行结构化属性的挖掘，获得商品的结构化文本属性集合； 步骤S3，对过滤后的图像数据进行商品多视角图像的挖掘，获得单品图像集合和套装图像集合； 步骤S4，将商品的结构化文本属性与单品图像、套装图像进行对齐，得到包含多视图与结构化文本属性的服装数据集； 步骤S2中对过滤后的文本数据进行结构化属性的挖掘方法包括： 步骤S21，对过滤后的文本数据进行基础属性的挖掘，获得结构化的基础属性集合； 步骤S22，对文本化的商品描述进行专属属性挖掘，获得结构化的专属属性集合； 步骤S23，合并结构化的基础属性集合和结构化的专属属性集合，获得商品的结构化文本属性集合； 步骤S21中对过滤后的文本数据进行基础属性挖掘的方法为： 基于预设的属性匹配规则对文本数据进行解析，以识别并提取结构化的基础属性；属性匹配规则包括正则表达式匹配方式，用于从文本内容或其关联信息中定位目标属性字段； 步骤S22中对文本化的商品描述进行专属属性的挖掘，包括： 基于预设的指令模板调用大语言模型对商品描述进行语义识别与解析，从而提取结构化的专属属性集合；指令模板用于约束大语言模型的输出形式，使其能够按照预期生成符合特定领域要求的属性结果； 专属属性的挖掘方法为： 首先通过两个计算资源需求较低的大语言模型对商品描述进行并行处理，以获得两个候选的结构化专属属性集合； 随后利用一个参数更大、能力更强的大语言模型对候选的结构化专属属性集合进行融合、筛选与优化，从而生成最终的结构化的专属属性集合。

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