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龙图腾网恭喜有米科技股份有限公司申请的专利一种图文语义对齐模型的构建方法及装置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：CN115455225B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202211108881.X，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种图文语义对齐模型的构建方法及装置是由陈畅新;陈第设计研发完成，并于2022-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图文语义对齐模型的构建方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图文语义对齐模型的构建方法及装置，包括：将若干个图文对输入语义对齐模型，以使语义对齐模型对每个图文对进行分析，得到每个图文对的语义对齐结果，语义对齐结果用于表示相应图文对中样本图像和样本文本的匹配度；根据所有图文对的语义对齐结果和实际匹配结果，判断语义对齐模型是否满足收敛条件；若否，修正模型参数，直至得到满足收敛条件的可用于预测文本对应的图像、图像对应的文本、图像和文本之间的匹配度的图文语义对齐模型。可见，实施本发明通过若干个图文对训练语义对齐模型，得到可用于多种图文匹配场景的图文语义对齐模型，能够提高图文匹配的效率以及图文匹配方式的多样性。

本发明授权一种图文语义对齐模型的构建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种图文语义对齐模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括：将预先确定出的若干个图文对输入待训练的语义对齐模型中，以使所述语义对齐模型对每个所述图文对进行分析，得到每个所述图文对的语义对齐结果，每个所述图文对包括一个样本图像和一个样本文本，所述语义对齐结果用于表示相应图文对中样本图像和样本文本的匹配度；每个所述图文对的语义对齐结果包括该图文对的样本图像的语义和样本文本的语义相匹配的置信度；根据每个所述图文对的语义对齐结果与预先标注的该图文对的实际匹配结果对应的目标置信度之间的差异度，计算所述语义对齐模型的预测损失值；判断所述预测损失值是否小于预设的损失值阈值；当判断结果为是时，确定所述语义对齐模型满足收敛条件；当判断结果为否时，确定所述语义对齐模型不满足收敛条件，修正所述语义对齐模型的模型参数，并重新执行所述的将预先确定出的若干个图文对输入待训练的语义对齐模型中，以使所述语义对齐模型对每个所述图文对进行分析，得到每个所述图文对的语义对齐结果的操作以及执行所述的根据每个所述图文对的语义对齐结果与预先标注的该图文对的实际匹配结果对应的目标置信度之间的差异度，计算所述语义对齐模型的预测损失值；判断所述预测损失值是否小于预设的损失值阈值的操作，直至得到满足所述收敛条件的图文语义对齐模型，所述图文语义对齐模型用于预测任意文本对应的图像、任意图像对应的文本、任意图像和任意文本之间的匹配度中的一个或多个；所有所述图文对包括至少一个正例图文对和或至少一个负例图文对，所述正例图文对的实际匹配结果为所述样本图像和所述样本文本相匹配的第一匹配结果，所述负例图文对的实际匹配结果为所述样本图像和所述样本文本不匹配的第二匹配结果；在所述根据每个所述图文对的语义对齐结果与预先标注的该图文对的实际匹配结果对应的目标置信度之间的差异度，计算所述语义对齐模型的预测损失值之前，所述方法还包括：根据预先设定的标签平滑系数，对每种所述实际匹配结果对应的初始置信度进行更新，得到每种实际匹配结果对应的目标置信度；其中，所述第一匹配结果对应的目标置信度以及所述第二匹配结果对应的目标置信度分别为：P1＝1-ε，P2＝εN-1，其中，P1用于表示所述第一匹配结果所对应的目标置信度，P2用于表示所述第二匹配结果所对应的目标置信度，ε用于表示标签平滑系数，N用于表示所有所述负例图文对的数量。

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