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龙图腾网恭喜北京邮电大学申请的专利视频集片段检索的错误依赖消除方法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：CN119149778B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202411277266.0，技术领域涉及：G06F16/783；该发明授权视频集片段检索的错误依赖消除方法是由张蓝姗;张一硕;阙喜戎;龚向阳;王文东设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本视频集片段检索的错误依赖消除方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种视频集片段检索的错误依赖消除方法，属于多模态数据检索领域。本发明方法包括：对VCMR模型当前应用的视频数据集进行重分割，在重分割的数据集上通过分布外测试评估该VCMR模型对视频数据集中目标时域位置的偏置依赖程度，若模型的性能相比于原数据集明显下降，则表示模型对数据集中的偏置产生了明显的错误依赖；构造结构化归因模型分析模型的推理路径，通过归因介入调整模型的推理路径，缓解和消除VCMR模型对目标时域位置的错误偏置依赖。本发明方法实现对模型在不同分布的数据集上泛化能力的公平测试，能修正对数据集偏置进行错误依赖的原有推理路径，显著提高了模型在不同分布数据集上的检索和泛化能力。

本发明授权视频集片段检索的错误依赖消除方法在权利要求书中公布了：1.一种视频集片段检索的错误依赖消除方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，对VCMR模型当前应用的视频数据集进行重分割，在重分割的数据集上通过分布外测试评估该VCMR模型对视频数据集中目标时域位置的偏置依赖程度；VCMR表示视频集片段检索；步骤2，当需要缓解和消除VCMR模型的错误偏执依赖时，通过构造结构化归因模型分析该VCMR模型的推理路径，通过归因介入调整VCMR模型的推理路径，包括：1将初始的混淆视频特征v0通过两个线性层gc和gl拆分成表示内容的特征cv和表示位置的特征lv；其中，训练两个线性层gc和gl包括：对位置特征lv设置一个不可学习的位置编码p，训练线性层gc使得lv和位置编码p相近，训练线性层gl使得内容特征cv和初始混淆视频特征接近，训练线性层gc和gl使得内容特征cv和位置特征lv尽量远离；2再使用do操作对查询文本和视频内容特征进行干预，重构VCMR模型的推理路径，缓解和消除VCMR模型对目标时域位置的错误偏置依赖；其中，设置do操作的计算方式如下： 重构推理流程的计算方式如下： 其中，条件概率PX|doQ,V观察执行do操作doQ,V后VCMR模型的输出X，X为查询文本Q和视频V在不同子片段的匹配分数ML，或是查询文本Q和视频V的匹配分数VR；三个变量q、v和l分别代表文本特征、视频内容特征、位置特征；f*q,v,l表示使用线性方法f*对组合q,v,l计算分数ML或VR；Elf*q,v,l是计算指定期望位置l下ML或VR的期望；φ*为VR计算任务中的max操作或是ML计算任务中计算开始和结束点分数的一维卷积操作；q*为不同任务使用的查询语句文本特征；是重组后的视频特征，W1是权重参数；hcl是综合视频内容信息改良的位置特征；是计算指定位置l下hcl的期望；根据do操作观察得到的ML和VR分数计算出最终的查询语句-视频时域片段匹配得分，经最终排序得到任务输出结果。

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