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龍圖騰網恭喜華南師范大學申請的專利學者網多模態檢索模型的訓練方法、系統和存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114912576B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-10發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210360056.2，技術領域涉及：G06F16/903；該發明授權學者網多模態檢索模型的訓練方法、系統和存儲介質是由毛承潔;楚寒露;顧文靜;湯非易;張瑩祺;湯庸設計研發完成，并于2022-04-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本學者網多模態檢索模型的訓練方法、系統和存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種學者網多模態檢索模型的訓練方法、系統和存儲介質，可廣泛應用于檢索技術領域。本發明方法通過將爬取的多個包括圖文數據和第一文本數據的用戶數據輸入到數據適應模塊內，以得到預訓練模塊能夠接收的連續特征向量，接著將連續特征向量輸入到預訓練模塊后，得到高階語義信息特征向量，再通過非線性遷移模塊根據高階語義信息特征向量，計算得到圖文數據和第一文本數據的預測相似度，再將預測相似度與真實相似度來調節學者網多模態檢索模型的參數，從而可以使學者網多模態檢索模型的參數能夠達到學者網數據檢索的較佳效果，以有效提高學者網數據檢索結果的準確度。

本發明授權學者網多模態檢索模型的訓練方法、系統和存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種學者網多模態檢索模型的訓練方法，其特征在于，所述學者網多模態檢索模型包括數據適應模塊、預訓練模塊和非線性遷移模塊，所述訓練方法包括以下步驟：爬取學者網的多個用戶數據，所述用戶數據包括圖文數據和第一文本數據；將所述用戶數據輸入到所述數據適應模塊，得到連續特征向量；將所述連續特征向量輸入到所述預訓練模塊，得到高階語義信息特征向量；將所述高階語義信息特征向量輸入到所述非線性遷移模塊，計算所述圖文數據和所述第一文本數據的預測相似度；獲取所述圖文數據和所述第一文本數據的真實相似度；根據所述預測相似度和所述真實相似度調節所述學者網多模態檢索模型的參數；其中，所述數據適應模塊包括線性嵌入層和文字提取層；所述將所述用戶數據輸入到所述數據適應模塊，得到連續特征向量，包括：將所述第一文本數據輸入所述線性嵌入層，得到第一文本連續特征向量；將所述圖文數據輸入所述文字提取層，得到第二文本數據；將所述第二文本數據輸入到所述線性嵌入層，得到第二文本連續特征向量；其中，所述計算所述圖文數據和所述第一文本數據的預測相似度，包括：將所述圖文數據和所述第一文本數據的圖像與文本相似度跟所述第二文本數據和所述第一文本數據的文本與文本相似度進行維度融合，得到多相似度融合結果；將所述多相似度融合結果作為所述圖文數據和所述第一文本數據的預測相似度。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人華南師范大學，其通訊地址為：510631 廣東省廣州市中山大道西55號華南師范大學計算機學院；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。