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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國人民大學(xué)申請的專利基于多模態(tài)信息輸入的人工智能文本創(chuàng)作方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115309886B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210932040.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/80；該發(fā)明授權(quán)基于多模態(tài)信息輸入的人工智能文本創(chuàng)作方法是由曹乾;陳旭;宋睿華設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-08-04向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于多模態(tài)信息輸入的人工智能文本創(chuàng)作方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于多模態(tài)信息輸入的人工智能文本創(chuàng)作方法，該方法包括多模態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)造以及文本創(chuàng)作模型兩部分。本發(fā)明能夠同時處理多模態(tài)圖文序列信息作為輸入，在給定主題詞的條件下進(jìn)行文本生成，將AI創(chuàng)作領(lǐng)域由單個模態(tài)到文本生成的工作擴(kuò)展到由多個模態(tài)到文本的生成，更加符合人類創(chuàng)作的過程。此外，在方法上本發(fā)明的模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練方式更加合理，實驗結(jié)果可靠，同時也印證了本發(fā)明方法的有效性，該方法也更易于后續(xù)擴(kuò)展、遷移和再創(chuàng)造。

本發(fā)明授權(quán)基于多模態(tài)信息輸入的人工智能文本創(chuàng)作方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于多模態(tài)信息輸入的人工智能文本創(chuàng)作方法，其特征在于，所述文本創(chuàng)造方法包括多模態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)造以及文本創(chuàng)作模型兩部分；其中，所述多模態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)造的具體方法如下：首先從網(wǎng)絡(luò)上爬取大量的歌詞，并對其進(jìn)行符合特定模式地拆分成不同的段落，這些段落由不同的分句構(gòu)成；將歌名作為任務(wù)中需要用到的主題信息，在一個大規(guī)模的電影梗概的圖文數(shù)據(jù)集GraphMovie上，采用CADM模型將每個分句作為查詢的關(guān)鍵信息進(jìn)行檢索并得到多個圖文對候選；對所述圖文對候選中的一部分進(jìn)行人工標(biāo)注并用包含標(biāo)注信息的這部分訓(xùn)練一個精排模型來提高圖文對候選的質(zhì)量；同時，不同相關(guān)性的排名信息將有助于構(gòu)造不同質(zhì)量的正負(fù)樣本，用于后續(xù)模型的訓(xùn)練；由此，對于每個歌詞段落，都能獲取不同相關(guān)性質(zhì)量的圖文對候選序列來構(gòu)成數(shù)據(jù)樣本，進(jìn)而形成特定任務(wù)下的數(shù)據(jù)集；所述文本創(chuàng)作模型由四個部分組成；前三部分構(gòu)成編碼器，具體來說，原始圖像和文本首先由多通道序列處理器處理以生成它們的語義嵌入；然后，每一步的嵌入被分成不同的部分來影響最終的輸出；最后，不同的模態(tài)與注意力網(wǎng)絡(luò)融合在一起；最后一部分是解碼器，旨在預(yù)測最終的輸出句子。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中國人民大學(xué)，其通訊地址為：100872 北京市海淀區(qū)中關(guān)村大街59號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。