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龙图腾网恭喜鲁东大学申请的专利一种基于动态语义增强的层次化文本多粒度食谱检索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：CN119903206B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510404738.2，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种基于动态语义增强的层次化文本多粒度食谱检索方法是由于雨鑫;姚涛;王丽丽;黄宗超;王洪刚;苏庆堂设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态语义增强的层次化文本多粒度食谱检索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态语义增强的层次化文本多粒度食谱检索方法，属于食品计算中的食品跨模态检索技术领域。本发明在提取食谱文本全局特征的同时保留标题、配料、指令三个组件特征，之后对这三个组件特征进行动态语义增强操作，提取出实体词、属性词、关系词这三个核心语义单元。利用提取到的食谱文本全局特征与食物图像做三元组损失实现食谱的粗粒度检索，再分别利用实体词、属性词、关系词这三个核心语义单元与食物图像做三元组损失实现食谱的细粒度检索，最后采用三重对齐策略，最终实现层次化文本多粒度食谱检索。通过上述动态语义增强，提取三个核心语义单元构建细粒度的匹配方法，显著提升了复杂烹饪场景下的检索精度。

本发明授权一种基于动态语义增强的层次化文本多粒度食谱检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态语义增强的层次化文本多粒度食谱检索方法，其特征在于，其包括以下步骤：步骤S1，使用Recipe1M数据集，建立食物图像和食谱文本两个模态的数据集，其中食谱文本包含标题、配料、指令三个组件，将这食物图像和食谱文本的数据集划分为训练集、验证集、测试集；步骤S2，分别利用ViT视觉模型和级联Transformer模型对训练集、验证集和测试集的食物图像和食谱文本进行特征的提取，具体包括:步骤S21，提取食物图像的全局特征；步骤S22，提取食谱文本的全局特征；步骤S23，提取食谱文本的三个核心语义单元特征；步骤S3，构造训练集上的损失函数，具体包括:步骤S31，构造全局三元组铰链损失函数；步骤S32，对食谱文本的三个核心语义单元特征，分别构造出三个语义单元特征的三元组铰链损失函数；步骤S33，构造最终动态三元组联合损失函数；步骤S4，进行跨模态食谱检索，将召回率用作评定指标。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人鲁东大学，其通讯地址为：264025 山东省烟台市芝罘区红旗中路184号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。