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申请/专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心
摘要：本公开提供一种基于多模态融合学习的生成式AI服务网站识别方法。输入人工智能生成服务网站的原始的多维度多模态信息，通过多模态特征提取模型将所述多维度信息转化为人工智能服务网站的文本、图片、代码三种特征向量，将所述三种特征向量输入多模态特征融合识别模型，输出人工智能生成服务网站是否提供人工智能服务的判别结果。本发明通过将网站的文本、图像和代码模态的特征融合实现更加准确的人工智能生成服务网站识别，以提高模型在新兴、多样化网站数据上的泛化性能，增强网站识别与分类模型泛化能力和适应性，突破单一数据类型进行分类的局限性，提高分类系统的泛化能力，使其能够适应不断变化和多样化的人工智能生成式网站内容。
主权项：1.一种基于多模态融合学习的生成式AI服务网站识别方法，其特征在于，输入人工智能生成服务网站的原始的多维度多模态信息，通过多模态特征提取模型将所述多维度信息转化为人工智能服务网站的文本、图片、代码三种特征向量，将所述三种特征向量输入多模态特征融合识别模型，输出网站是否提供人工智能生成服务的判别结果；所述多模态特征提取模型包括多维度静态特征的抽取模型和层次化多模态特征融合模型两部分，所述多模态特征提取模型首先获取生成式AI服务网站原始的多维度多模态信息，对每个模态的数据预处理，而后由多维度静态特征的抽取模型分别针对文本、图片、代码提取特征得到图像特征、文本特征和代码特征；之后构建层次化多模态特征融合模型，将图像特征、文本特征和代码特征进行对齐和融合；所述多模态特征融合识别模型使用LightGBM构建集成学习模型，使用三个模态的特征来建立多个决策树，共同构成一个模型，对每一棵决策树，采用前向分布算法进行贪婪的训练学习，每次迭代都学习一棵决策树拟合之前t-1棵树的预测结果与训练样本真实值的残差，最终输出人工智能生成服务网站的识别结果，判断当前网站是否提供人工智能服务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国家计算机网络与信息安全管理中心 一种基于多模态融合学习的生成式AI服务网站识别方法
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