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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明涉及一种基于类社交先验的多模态语义表征方法及系统，包括：利用预训练视觉模型对给定图像进行理解并生成相应的图像网格特征；利用自然语义理解模型对给定问题或者查询语句进行有效表征，生成语句特征；将图像网格特征与语句特征一起输入到类社交transformer中，经过多层编码实现多模态特征的有效融合，最终得到高质量的多模态语义表征。本发明将精巧设计的类社交注意力机制引入到传统的transformer架构中实现视觉结构化建模和判别性语义学习，进一步增强了视觉上下文的学习。
主权项：1.一种基于类社交先验的多模态语义表征方法，其特征在于，包括：利用预训练视觉模型对给定图像进行理解并生成相应的图像网格特征；利用自然语义理解模型对给定问题或者查询语句进行有效表征，生成语句特征；将图像网格特征与语句特征一起输入到类社交transformer中，经过多层编码实现多模态特征的有效融合，最终得到高质量的多模态语义表征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 一种基于类社交先验的多模态语义表征方法及系统
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