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龙图腾网恭喜浙江工商大学申请的专利基于语义解耦和动态参数生成的跨语言跨模态检索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：CN119322859B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411874910.2，技术领域涉及：G06F16/432；该发明授权基于语义解耦和动态参数生成的跨语言跨模态检索方法是由蔡蕊;董智宇;梁永辉;董建锋;朱继祥;王勋设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义解耦和动态参数生成的跨语言跨模态检索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语义解耦和动态参数生成的跨语言跨模态检索方法，该方法引入语义解耦模块和动态适配器模块，语义解耦模块将一个句子解耦成语义相关特征和语义无关特征，根据这两个信息，能让模型对处理同个语义但是有不同表述方式的句子也能有较好的表现。动态适配器模块将语义解耦模块的输出通过低秩分解的方式融合到适配器中,将语义相关信息和语义无关信息进行融合，来提高跨语言跨模态检索能力。

本发明授权基于语义解耦和动态参数生成的跨语言跨模态检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义解耦和动态参数生成的跨语言跨模态检索方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1、对源语言和目标语言句子进行分词后编码，得到对应语言文本的嵌入向量；S2、将嵌入向量输入到源语言分支、目标语言分支和语义解耦分支的文本编码器得到其对应的特征向量，所述源语言分支和目标语言分支文本编码器为12层，语义解耦分支的文本编码器为1层；所述语义解耦分支为：使用预训练的文本编码层输出至2个多层感知机中分别得到语义相关和语义无关的特征输出；将得到的两个特征拼接后再经过一个多层感知机得到动态适配器的参数；所述目标语言分支为在预训练的文本编码器层输出至动态适配器得到最终的文本信息，作为目标语言文本输出或下一层的目标语言输入，其中动态适配器的参数由语义解耦得到；S3、对语义无关特征与源语言文本信息的输出进行对抗学习并构建约束；S4、根据文本编码器输出的目标语言文本特征和源语言文本特征，使用MSE损失来训练目标语言分支的动态适配器的参数实现跨语言迁移；S5、将目标语言文本输入到跨语言对齐阶段训练好的文本编码器中，得到跨模态对齐的目标语言分支文本特征；S6、使用预训练的图像编码器获取图像特征，使用InfoNCE损失计算实现文本特征和图像特征的跨模态对齐的检索模型；S7、将文本输入到训练好的检索模型中，实现跨语言跨模态的检索。

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