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龙图腾网恭喜北京信工博特智能科技有限公司申请的专利一种多模态的内容审核方法、系统及计算机存储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：CN119577460B 。

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：202510115433.X，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种多模态的内容审核方法、系统及计算机存储介质是由周斌设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态的内容审核方法、系统及计算机存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态的内容审核方法、系统及计算机存储介质，涉及内容审核技术领域，包括，实时采集互联网上的文本、图片、音频和视频资源；通过自我监督学习，对文本、图片、音频和视频资源进行预训练，生成多模态大模型基座；多模态大模型基座通过微调训练适应审核任务，得到多模态模型；利用提示工程引导多模态模型生成理解问答数据集，作为微调数据集；基于微调数据集，通过迭代式的微调过程训练构建多模态审核模型；本发明通过动态生成审核规则和情境适应性评分函数，针对实时审核请求进行上下文感知分析，生成更为精准的审核策略，在多模态内容审核领域中具备显著的技术优势，为实现高效、安全的网络环境提供了有力支持。

本发明授权一种多模态的内容审核方法、系统及计算机存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多模态的内容审核方法，其特征在于：包括，实时采集互联网上的文本、图片、音频和视频资源；通过自我监督学习，对文本、图片、音频和视频资源进行预训练，生成多模态大模型基座；多模态大模型基座通过微调训练适应审核任务，得到多模态模型；利用提示工程引导多模态模型生成理解问答数据集，作为微调数据集；初始化多模态大模型基座，使用CLIP模型作为起点；基于CLIP模型和多模态数据集，结合指数衰减积分归一化和复杂求和函数创建自适应参数化审核函数，表达式为： ；其中，为待审核内容特征向量，为对应的预期输出，为样本总数，为第个样本的学习率参数，是样本索引变量，是衰减因子，为衡量第个样本的待审核内容特征向量与预期输出之间差异的距离度量函数，表示对时间的无穷小增量进行积分；使用学习率参数和衰减因子，计算多模态数据集中的每个样本的自适应参数化审核函数得分；根据自适应参数化审核函数得分，利用多模态数据集对CLIP模型进行微调训练；每次微调中，重新计算自适应参数化审核函数得分，评估CLIP模型对审核任务的适应性，动态调整学习率和衰减因子参数；将多次微调训练和评估后的CLIP模型作为多模态模型;基于微调数据集，通过迭代式的微调过程训练构建多模态审核模型；通过多模态审核模型接收审核请求，激活上下文感知智能引擎并结合审核任务动态生成审核规则，进行审核判定；选择社交媒体平台、新闻网站作为数据源；基于数据源，使用Kafka协调Scrapy框架的分布式爬虫节点来执行文本、图片、音频和视频资源抓取；将抓取的文本、图片、音频和视频资源通过OpenCV和FFmpeg进行预处理；将预处理后的文本、图片、音频和视频资源加密后存储于Ceph，形成包含文本、图像、音频和视频数据流。

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