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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利一种融合多元语义嵌入中心的跨模态对齐方法及装置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：CN121145115B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511229626.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种融合多元语义嵌入中心的跨模态对齐方法及装置是由黄海松;付盛伟;赵昆龙;李宜汀;马驰;范青松设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合多元语义嵌入中心的跨模态对齐方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及跨模态语义对齐技术领域，提供一种融合多元语义嵌入中心的跨模态对齐方法及装置。该方法包括：通过预先训练好的多模态编码器将输入的多模态数据映射为嵌入向量；基于目标类别，动态生成包含各独立嵌入中心的多元嵌入中心；根据动态加权融合策略将所述多元嵌入中心进行动态融合，生成融合后的类别表征；通过对比学习框架将多模态数据的嵌入向量同时与类别特征及各独立嵌入中心进行语义对齐优化；计算多模态数据的嵌入向量与所述类别特征及各独立嵌入中心的相似度，选择相似度最高的类别作为识别结果输出，以此方式，本申请充分利用多模态数据的互补信息，实现了更精准的跨模态对齐。

本发明授权一种融合多元语义嵌入中心的跨模态对齐方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种融合多元语义嵌入中心的跨模态对齐方法，其特征在于，包括： 通过预先训练好的多模态编码器将输入的多模态数据映射为嵌入向量； 基于目标类别，动态生成包含各独立嵌入中心的多元嵌入中心，其中，所述各独立嵌入中心包括基础提示词嵌入中心、多模态知识库嵌入中心和大语言模型嵌入中心； 根据动态加权融合策略将所述多元嵌入中心进行动态融合，生成融合后的类别表征，包括: 将所述多模态数据的嵌入向量分别映射到各独立嵌入中心的特征空间； 分别计算映射后的嵌入向量与各独立嵌入中心向量的余弦相似度，生成多模态数据与各独立嵌入中心关联程度的模态亲和度得分； 基于所述模态亲和度得分构建可微权重分配矩阵，其中，所述可微权重分配矩阵的元素值对应各独立嵌入中心的融合权重； 根据所述可微权重分配矩阵，通过门控融合单元对三元嵌入中心的特征进行软选择与组合，生成初步融合表征； 将基础提示词嵌入中心特征通过线性变换后与所述初步融合表征相加，生成融合后的类别表征； 通过对比学习框架将所述多模态数据的嵌入向量同时与所述类别特征及各独立嵌入中心进行语义对齐优化； 计算所述多模态数据的嵌入向量与所述类别特征及各独立嵌入中心的相似度，选择相似度最高的类别作为识别结果输出。

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贵州大学，其通讯地址为：550025 贵州省贵阳市花溪区贵州大学；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”。

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