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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利知识增强的用户多模态在线评论质量评估方法和系统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：CN116881689B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310816460.0，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权知识增强的用户多模态在线评论质量评估方法和系统是由杨颖;张凌峰;费韫安;毛心雨;易伟设计研发完成，并于2023-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本知识增强的用户多模态在线评论质量评估方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种知识增强的用户多模态在线评论质量评估方法、系统、存储介质和电子设备，涉及评论质量评估技术领域。本发明构建了知识增强的多模态在线评论质量评估模型，将多模态评论数据中的文本词性特征和外部质量等级标签作为先验知识引入到模型中，增强模型质量评估的性能。提出了一种双层语言感知的文本注意力机制，将单词内在的词性特征作为先验知识加入到单词级与句子级注意力机制中，利用语言特征对局部与全局的文本信息进行过滤与学习；还提出了一种两级有监督对比学习策略，利用多模态评论数据中固有的相关性关系，同时对单个样本实例内和不同样本实例间的多模态语义特征表示进行学习。

本发明授权知识增强的用户多模态在线评论质量评估方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种知识增强的用户多模态在线评论质量评估方法，其特征在于，基于知识增强的多模态在线评论质量评估模型，该模型包括多模态输入层、模态内特征提取层、模态间特征交互层和融合输出层；该质量评估方法包括： S1、获取用户的历史多模态在线评论，任一所述历史多模态在线评论包括一条评论文本和多张关联图片； S2、在多模态输入层，分别对所述评论文本和关联图片进行编码，对应获取文本特征表示和图片特征表示； S3、在模态内特征提取层，基于文本注意力机制获取深层文本语义特征表示；以及基于图片注意力机制获取深层图片语义特征表示； S4、在模态间特征交互层，根据所述深层文本语义特征表示和深层图片语义特征表示，基于协同注意力机制获取模态间的语义融合特征向量； S5、在所述融合输出层，拼接所述深层文本语义特征表示、深层图片语义特征表示和语义融合特征向量，预测所述历史多模态在线评论的质量评估等级； S6、根据质量评估的预测和真实等级，构建主损失函数；根据各个所述历史多模态在线评论，基于多模态评论数据实例内和实例间的两级监督对比学习策略，构建辅助损失函数； 根据所述主损失函数和辅助损失函数，构建总损失函数；并根据所述总损失函数，对模型进行训练直至收敛； S7、将待评估的多模态在线评论作为收敛后的模型的输入，获取该待评估的多模态在线评论的质量评估等级。

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合肥工业大学，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193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”。