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龙图腾网获悉有米科技股份有限公司申请的专利基于标签约束的多模态分类模型训练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：CN115358288B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202210847262.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于标签约束的多模态分类模型训练方法及装置是由黄于晏;陈畅新设计研发完成，并于2022-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于标签约束的多模态分类模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于标签约束的多模态分类模型训练方法及装置，该方法包括：确定用于训练模型的目标模态的训练数据和对应的数据标签；将所述训练数据输入训练到收敛的数据分类模型，得到所述训练数据对应的训练数据特征；将所述数据标签输入至训练好的标签分类模型，得到所述数据标签对应的标签特征；将所述训练数据和所述数据标签输入至所述数据分类模型进行训练，在训练中根据目标损失函数值对所述数据分类模型的模型参数进行优化直至收敛，得到训练好的所述数据分类模型；所述目标损失函数值包括有所述训练数据特征和所述标签特征之间的特征差异度。可见，本发明能够使得模型的特征提取更具标签区分度，进而使得模型的预测效果更好。

本发明授权基于标签约束的多模态分类模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于标签约束的多模态分类模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 确定用于训练模型的目标模态的训练数据和对应的数据标签；所述目标模态包括音频模态、图像模态和文本模态中的至少一种；所述训练数据包括音频数据、图像数据及文本数据中的至少一种；所述数据标签包括所述音频数据对应的数据标签、所述图像数据对应的数据标签、所述文本数据对应的数据标签中的至少一种； 将所述训练数据输入训练到收敛的数据分类模型，得到所述训练数据对应的训练数据特征；所述数据分类模型用于提取所述目标模态的数据的特征；所述数据分类模型包括音频分类模型、图像分类模型和文本分类模型中的至少一种；所述音频分类模型包括SpeechTransformer模型和Conformer模型中的至少一种，所述图像分类模型包括CNN模型、ViT模型和CoTNet模型中的至少一种，所述文本分类模型包括BERT模型、XLNet模型和RoBERTa模型中的至少一种； 将所述数据标签输入至训练好的标签分类模型，得到所述数据标签对应的标签特征； 将所述训练数据和所述数据标签输入至所述数据分类模型进行训练，在训练中根据目标损失函数值对所述数据分类模型的模型参数进行优化直至收敛，得到训练好的所述数据分类模型；所述目标损失函数值包括有所述训练数据特征和所述标签特征之间的特征差异度以及所述数据分类模型输出的预测标签和所述数据标签之间的标签差异度；训练好的所述数据分类模型能够提取出针对所述目标模态的数据以及具备标签区分度的数据特征。

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