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龙图腾网恭喜平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于CLIP的中文图文检索模型训练方法、装置、设备及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：CN115221276B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210730910.X，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权基于CLIP的中文图文检索模型训练方法、装置、设备及介质是由唐小初;舒畅;陈又新设计研发完成，并于2022-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CLIP的中文图文检索模型训练方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术，揭露一种基于CLIP的中文图文检索模型训练方法，包括：利用预构建的中文编码器生成中文正样本的正样本向量及负样本的负样本向量集，计算正样本向量之间的第一相似度及正样本向量与负样本向量集之间的第二相似度，根据所述第一相似度及所述第二相似度调整该中文编码器的参数，直到该中文编码器符合第一预设训练条件，将完成训练的中文编码器替代预构建的CLIP检索模型中的英文编码器，得到中文图文CLIP检索模型，利用中文图文对训练集对所述中文图文CLIP检索模型进行图文匹配训练，得到目标中文图文CLIP检索模型。本发明还提出一种基于CLIP的中文图文检索模型训练装置、设备以及介质。本发明可以提升CLIP图文检索模型的中文图文检索性能。

本发明授权基于CLIP的中文图文检索模型训练方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于CLIP的中文图文检索模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：步骤A、获取中文文本训练集，从所述中文文本训练集中随机选择一个中文文本作为正样本，其他中文文本作为负样本；步骤B、对预构建的中文编码器进行生成所述正样本的预设数量的正样本向量及生成所述负样本的负样本向量集的中文识别训练；步骤C、计算所述正样本向量之间的第一相似度，并计算所述正样本向量与所述负样本向量集之间的第二相似度；步骤D、根据所述第一相似度及所述第二相似度调整所述预构建的中文编码器的参数，并返回上述的步骤B，直到所述预构建的中文编码器符合第一预设训练条件时，退出所述中文识别训练，得到完成训练的中文编码器；步骤E、利用所述完成训练的中文编码器替代预构建的CLIP图文检索模型中的英文编码器，得到中文图文CLIP检索模型；步骤F、获取中文图文对训练集，利用所述中文图文对训练集对所述中文图文CLIP检索模型进行图文匹配训练，直到所述图文匹配训练满足第二预设训练条件时，退出所述图文匹配训练，得到目标中文图文CLIP检索模型；其中，所述计算所述正样本向量与所述负样本向量集之间的第二相似度，包括：对所述负样本向量集进行聚类操作，直到所述聚类操作满足预设的聚类条件时，退出所述聚类操作，并获取聚类后的每个聚类中心；利用预设的距离函数，依次计算每个所述聚类中心与每个所述正样本向量之间的单边距离；根据所有所述单边距离计算所述负样本向量集与所述正样本向量之间的综合距离；对所述综合距离求反，得到所述正样本向量与所述负样本向量集之间的第二相似度；所述根据所述第一相似度及所述第二相似度调整所述预构建的中文编码器的参数之前，所述方法还包括：对所述第一相似度及所述第二相似度进行归一化处理；利用预设的调和公式计算归一化后的第一相似度与归一化后的第二相似度之间的调和值；当所述调和值不满足预设的调和值阈值时，则调整所述预构建的中文编码器的参数。

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