买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜天津理工大学申请的专利一种基于反事实推理的跨模态检索系统、方法及计算机设备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：CN115146100B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202210716568.8，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种基于反事实推理的跨模态检索系统、方法及计算机设备是由马泽伟;张飞飞;徐常胜设计研发完成，并于2022-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于反事实推理的跨模态检索系统、方法及计算机设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于反事实推理的跨模态检索模型、方法及计算机设备，包括：提取原始图片和文本的特征，使用反事实对比学习构建样本的正负样本。采用反事实方法分别生成实例级、图像级的正负样本，使模型关注图片细节信息及全局场景信息；生成文本在语义级的反事实样本，构建语义级的对比学习，实现跨模态语义关系；将上述部分融合得到跨模态检索模型并整体训练。本发明将反事实推理的多级对比学习应用在跨模态检索中，构造文本特征和图片特征对齐模块，对生成反事实样本进行指导，分别在实例级、图像级和语义级构建反事实对比样本，通过反事实对比学习，缓解由于数据集的数据分布不均导致的虚假问题，提升模型的语义对齐能力以及模型准确度。

本发明授权一种基于反事实推理的跨模态检索系统、方法及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于反事实推理的跨模态检索系统，其特征在于，该系统由以下步骤得到： S1、分别提取原始的图片特征和文本特征，将得到的图片特征和文本特征独立映射到同一维度之后，各自用四层transformer构成的图片特征编码器和文本特征编码器得到特征向量，将得到的图片特征向量和文本特征向量使用一个两层Transformer进行高层次语义对齐，使得图片特征向量和文本特征向量映射到同一个公共空间，通过计算损失来优化； 然后将图片特征和原始文本使用反事实推理方法进行处理，使用识别到的图像区域标签，与从原始文本中提取到的名词进行比较，为后续实例级、图像级、语义级三种对比学习提供构造正负样本的系数矩阵； S2、使用反事实推理构建实例级的正负样本，使系统能够关注视觉图片中物体的细节信息； S3，利用反事实生成图像级的正负样本，使系统能够关注图片全局场景信息； S4，使用反事实生成文本在语义级的反事实样本，构建语义级的对比学习，使系统能够跨模态语义关系； S5，融合上述过程，得到基于反事实推理的跨模态检索系统。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人天津理工大学，其通讯地址为：300384 天津市西青区宾水西道391号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。