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龙图腾网恭喜烟台大学申请的专利不确定模态下的多模态意图识别方法、系统、装置、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：CN119646593B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202510151938.1，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权不确定模态下的多模态意图识别方法、系统、装置、介质是由刘志中;卢康;初佃辉;刘兆伟;王莹洁设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本不确定模态下的多模态意图识别方法、系统、装置、介质在说明书摘要公布了：本发明属于数据处理技术领域，具体涉及不确定模态下的多模态意图识别方法、系统、装置、介质，为了应对文本模态质量的不确定问题，将文本特征与共性特征进行多头注意力处理，以此生成动态文本权重并作用于文本模态，从而动态优化文本模态；为了解决不确定模态带来的信息不足问题，利用余弦相似度函数计算具有最高优先级的模态与全模态样本数据集中相应模态的相似度，得到相似的全模态样本，并拼接形成目标增强特征，随后经交叉注意力处理对目标增强特征与融合特征进行深度关联学习，从而增强融合特征的质量。

本发明授权不确定模态下的多模态意图识别方法、系统、装置、介质在权利要求书中公布了：1.一种不确定模态下的多模态意图识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取不确定模态数据，不确定模态数据为文本模态和或音频模态和或图像模态，进行特征提取，分别得到文本特征和或音频特征和或图像特征；S2：文本特征、音频特征、图像特征依次经全连接处理、ReLU激活函数处理、丢弃处理，得到文本模态的高级特征、音频模态的高级特征、图像模态的高级特征，将文本模态的高级特征、音频模态的高级特征、图像模态的高级特征拼接，生成共性特征；文本特征与共性特征拼接后，经多头注意力处理，得到第一关系矩阵；利用Tanh激活函数，根据第一关系矩阵生成文本特征的权重；文本特征的权重与文本特征进行矩阵相乘，得到优化的文本特征；S3：音频特征、图像特征、优化的文本特征经多模态特征融合，得到融合特征；S4：获取全模态样本数据集，基于不确定模态数据，确定模态优先级，利用余弦相似度函数计算具有最高优先级的模态与全模态样本数据集中相应模态的相似度，得到相似的全模态样本集；将相似的全模态样本集中的全模态特征与语义标识进行拼接，得到目标增强特征；目标增强特征与融合特征经交叉注意力处理，得到增强融合特征；S5：增强融合特征经分类处理，得到预测的意图结果。

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