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龙图腾网恭喜福建拓尔通软件有限公司申请的专利一种面向信息合规性治理的多模态知识表示方法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：CN119478617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510060178.3，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种面向信息合规性治理的多模态知识表示方法是由张飞杨;李威;李星建;林关城;刘延华设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向信息合规性治理的多模态知识表示方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向信息合规性治理的多模态知识表示方法。首先对视觉模态特征进行提取，考虑卷积方式提取图片遇到的效率问题，使用无卷积的图像切分方法对图像进行标准化与切分，后通过投影获取图像数据特征；再通过KeyBert模型从长文本中提取主题词，用MacBert对文本进行编码，并通过文本中蕴含的主题词的位置信息对原文本进行语义代换，结合原文本的类型特征得到文本模态特征；最终使用BiLSTM‑Attention模型对两种模态特征进行多模态融合，实现对政务领域信息的语义表示。本发明能够提升视觉模态特征提取时的效率，实现面向长文本数据的文本模态特征提取，并通过融合模型完成对政务领域信息的有效表示，以进一步对政务信息加以甄别。

本发明授权一种面向信息合规性治理的多模态知识表示方法在权利要求书中公布了：1.一种面向信息合规性治理的多模态知识表示方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1、将政务领域信息中的图像数据标准化后切分为大小一致的Patches，并经过线性投影层映射得到视觉模态特征；步骤S2、利用KeyBert预训练模型从政务领域信息的长文本中提取关键词，然后通过MacBert模型得到关键词对应的特征表示，融合模态类型特征与位置特征后得到文本模态特征；步骤S3、将文本模态特征、视觉模态特征输入已训练好的BiLSTM-Attention网络进行特征融合编码，输出多模态特征表示；步骤S1中，获取政务领域信息中的视觉模态特征，具体包括以下步骤：步骤S11、定义政务领域数据的原始图像数据集合，将原始图像数据集合中的图像切分得到224×224×3规格的图，公式如下： 其中，表示对原始图像数据Pi进行转换切分，Pi表示原始图像数据集合中第i个样本，而表示经过标准化后的图形数据；步骤S12、遍历图像数据集合，按照16×16×3的大小切分，得到图像块集合patches，公式如下： 其中，表示对标准化图像数据按照16×16×3的大小进行切分，表示经步骤S11标准化后的图像数据集合中第i个样本，而patchesi代表第i个切分图像块子集；步骤S13、使用线性投影函数对每个切分图像块子集进行投影，获得其投影特征，后遍历每个切分图像块子集的投影特征以及对应位置向量特征，对每个切分图像块子集的投影特征以及对应位置向量特征进行融合，投影与融合函数为： 其中，表示线性投影函数，patchesi代表第i个切分图像块子集，而代表投影结果，即patchesi经线性投影函数得到的图像特征；表示特征融合函数，代表patchesi在切分前图像中的原始位置信息；代表第i个图像块子集融合位置特征和投影特征得到的最终视觉模态的特征表示。

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