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龙图腾网恭喜华南师范大学申请的专利学者网多模态检索模型的训练方法、系统和存储介质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：CN114912576B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202210360056.2，技术领域涉及：G06F16/903；该发明授权学者网多模态检索模型的训练方法、系统和存储介质是由毛承洁;楚寒露;顾文静;汤非易;张莹祺;汤庸设计研发完成，并于2022-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本学者网多模态检索模型的训练方法、系统和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种学者网多模态检索模型的训练方法、系统和存储介质，可广泛应用于检索技术领域。本发明方法通过将爬取的多个包括图文数据和第一文本数据的用户数据输入到数据适应模块内，以得到预训练模块能够接收的连续特征向量，接着将连续特征向量输入到预训练模块后，得到高阶语义信息特征向量，再通过非线性迁移模块根据高阶语义信息特征向量，计算得到图文数据和第一文本数据的预测相似度，再将预测相似度与真实相似度来调节学者网多模态检索模型的参数，从而可以使学者网多模态检索模型的参数能够达到学者网数据检索的较佳效果，以有效提高学者网数据检索结果的准确度。

本发明授权学者网多模态检索模型的训练方法、系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种学者网多模态检索模型的训练方法，其特征在于，所述学者网多模态检索模型包括数据适应模块、预训练模块和非线性迁移模块，所述训练方法包括以下步骤：爬取学者网的多个用户数据，所述用户数据包括图文数据和第一文本数据；将所述用户数据输入到所述数据适应模块，得到连续特征向量；将所述连续特征向量输入到所述预训练模块，得到高阶语义信息特征向量；将所述高阶语义信息特征向量输入到所述非线性迁移模块，计算所述图文数据和所述第一文本数据的预测相似度；获取所述图文数据和所述第一文本数据的真实相似度；根据所述预测相似度和所述真实相似度调节所述学者网多模态检索模型的参数；其中，所述数据适应模块包括线性嵌入层和文字提取层；所述将所述用户数据输入到所述数据适应模块，得到连续特征向量，包括：将所述第一文本数据输入所述线性嵌入层，得到第一文本连续特征向量；将所述图文数据输入所述文字提取层，得到第二文本数据；将所述第二文本数据输入到所述线性嵌入层，得到第二文本连续特征向量；其中，所述计算所述图文数据和所述第一文本数据的预测相似度，包括：将所述图文数据和所述第一文本数据的图像与文本相似度跟所述第二文本数据和所述第一文本数据的文本与文本相似度进行维度融合，得到多相似度融合结果；将所述多相似度融合结果作为所述图文数据和所述第一文本数据的预测相似度。

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