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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利多模态检索模型的训练方法、多模态检索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：CN119807751B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510288528.1，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权多模态检索模型的训练方法、多模态检索方法及装置是由杨延东设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态检索模型的训练方法、多模态检索方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种多模态检索模型的训练方法、多模态检索方法及装置，涉及多模态检索技术领域，包括构建向量数据库；基于向量数据库，构建难负样本训练集；难负样本训练集包括：多个查询文本和多个查询文本对应的难负样本文档图片；将难负样本训练集输入初始多模态检索模型进行训练，获取目标多模态检索模型。由于向量数据库存储多篇文档的多向量表示，通过向量数据库可以找到与查询向量相似但不相关的负样本（即难负样本），通过向量数据库挖掘这些样本，构建难负样本训练集，可以使得模型学习到更加细微的区分特征，从而提高模型区分正负样本的能力，在检索过程中，提升检索的精确度。

本发明授权多模态检索模型的训练方法、多模态检索方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多模态检索模型的训练方法，其特征在于，包括： 构建向量数据库；所述向量数据库包括多篇文档图片的多向量表示； 基于所述向量数据库，构建难负样本训练集；所述难负样本训练集包括：多个查询文本和多个查询文本对应的难负样本文档图片； 将所述难负样本训练集输入初始多模态检索模型进行训练，获取目标多模态检索模型； 所述基于所述向量数据库，构建难负样本训练集，包括： 基于延迟交互相似度计算公式，计算各个查询文本与向量数据库中每个文档之间的延迟交互相似度： 其中，表示查询文本q和文档d之间的相似度得分，表示查询向量的多向量表示，表示文档向量的多向量表示，和分别为查询向量和文档向量的个数，表示第i个查询向量，表示第j个文档向量，表示和两个向量的点积； 利用各延迟交互相似度进行排序，从所述向量数据库中确定与各个查询文本的多向量表示相似度最高的N个多向量表示，获取第一候选样本集；所述第一候选样本集包括每个查询文本和每个查询文本的候选样本集；其中，N为大于0的整数； 从所述第一候选样本集中剔除目标候选样本集，获取第二候选样本集；所述目标候选样本集中不包括目标查询文本的正样本； 基于所述第二候选样本集，构建难负样本训练集。

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