微软技术许可有限责任公司刘蓓获国家专利权
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龙图腾网获悉微软技术许可有限责任公司申请的专利针对视觉和语言的跨模态处理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：CN115017911B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202110247301.4，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权针对视觉和语言的跨模态处理是由刘蓓;傅建龙设计研发完成，并于2021-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本针对视觉和语言的跨模态处理在说明书摘要公布了：根据本公开的实现，提出了一种用于跨模态处理的方案。在该方案中，根据目标模型中的视觉特征提取子模型，提取训练图像的一组视觉特征。每个视觉特征对应于训练图像中的一个像素块。基于视觉语义词典，确定与该组视觉特征对应的一组视觉语义特征。根据目标模型中的文本特征提取子模型，提取与训练图像对应的训练文本的一组文本特征。每个文本特征对应于训练文本中的至少一个词。基于该组视觉语义特征和该组文本特征，训练目标模型以用于确定输入文本和输入图像之间的关联信息。以此方式，可以促进经训练的目标模型在各种视觉‑语言任务中准确且快速地提供结果。
本发明授权针对视觉和语言的跨模态处理在权利要求书中公布了：1.一种计算机实现的方法，包括： 根据目标模型中的视觉特征提取子模型，提取训练图像的一组视觉特征，其中每个视觉特征对应于所述训练图像中的一个像素块； 基于视觉语义词典，确定与所述一组视觉特征对应的一组视觉语义特征； 根据所述目标模型中的文本特征提取子模型，提取与所述训练图像对应的训练文本的一组文本特征，其中每个文本特征对应于所述训练文本中的至少一个词；以及 基于所述一组视觉语义特征和所述一组文本特征，训练所述目标模型以用于确定输入文本和输入图像之间的关联信息， 其中训练所述目标模型包括： 基于所述一组视觉语义特征和所述一组文本特征，根据所述目标模型中的融合子模型，生成针对所述训练文本和所述训练图像的一组融合特征； 基于所述一组融合特征，确定目标函数；以及 通过最小化所述目标函数，训练所述目标模型。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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