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龙图腾网获悉长江龙新媒体有限公司申请的专利基于多模态的新闻拆条控制方法及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：CN120358390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510841331.6，技术领域涉及：H04N21/4402；该发明授权基于多模态的新闻拆条控制方法及系统是由王正星;徐书朗;刘昱呈;陈莉;阚毓灵;华莹;刘永明;林敏;何晓辉;王超;朱晓燕设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态的新闻拆条控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理与人工智能技术领域，公开了基于多模态的新闻拆条控制方法及系统，包括：接收新闻短视频流，并将所述新闻短视频流拆分成多模态数据；基于多模态数据生成对应的语义表示，融合各模态特征形成统一语义表示，并生成初始拆条边界列表；对初始分割边界对应的每个片段，执行多模态语义一致性验证，并结合每个片段质量评估结果，优化所述初始分割边界，输出高质量片段。显著增强了拆条的准确性与实时性；结合结构一致性验证机制，有效保障了拆条片段的语义连贯性与结构合理性；进一步引入循环一致性引导的动态语义漂移调控与片段质量综合评估，提升了输出片段的多模态语义一致性与内容质量。

本发明授权基于多模态的新闻拆条控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态的新闻拆条控制方法，其特征在于，包括： 接收新闻短视频流，并将所述新闻短视频流拆分成多模态数据； 基于多模态数据生成对应的语义表示，融合各模态特征形成统一语义表示，并生成初始拆条边界列表； 对初始分割边界对应的每个片段，执行多模态语义一致性验证，并结合每个片段质量评估结果，优化所述初始分割边界，输出高质量片段； 将所述统一语义表示输入到多模态深层语义变换器，进行深层语义建模，识别语义变化；基于所述语义变化识别边界候选时间步，生成初始拆条边界列表； 多模态深层语义变换器，通过引入可训练门控因子，依据上下文语义调整文本嵌入特征、视觉特征与音频特征的融合比例，实现多模态特征的自适应深层融合；通过模态关注变化监测机制，在交叉注意力过程中嵌入模态关注熵，实时感知模态主导权的变化，动态触发语义突变检测，以优化拆条边界的判定；根据预设的结构一致性验证机制，基于边界候选时间步构建局部时序语义关系图，结合边权进行图结构建模，并通过图神经网络验证所述边界候选时间步的语义连贯性与结构合理性。

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