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龙图腾网获悉四川大学;达州职业技术学院;中物院成都科学技术发展中心申请的专利一种融合多模态特征的事件检测方法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：CN116089644B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202211434313.9，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种融合多模态特征的事件检测方法是由胡勇;乔丹诺;刘晓慧;潘亚雄;谢诚;王丹;孙小智;张小卫;何成奎设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合多模态特征的事件检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合多模态特征的事件检测方法，能够有效解决现有技术的不足，包括下述步骤：收集语料并进行预处理，得到待用图片数据和待用文本数据，后导入VilBERT模型中，获取图片各区域的特征向量表示序列VT和句中单个字的特征向量表示序列WT，再经VilBERT模型的Co‑Transformer层进行加权处理，而后经各自的Transformer层处理后，输出融合后的图文特征向量；通过CRF层对加权处理后形成的文本向量特征进行BIO标注；SS‑GAN生成器从输入的高斯分布中提取100维噪声向量生成伪示例，而后与真示例共同作为SS‑GAN鉴别器的输入，SS‑GAN鉴别器对真伪进行判断，如果认为是真示例，则需要预测该示例的事件类型。

本发明授权一种融合多模态特征的事件检测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合多模态特征的事件检测方法，其特征在于：包括下述步骤： 1收集语料并进行预处理，得到待用图片数据和待用文本数据； 2将待用图片数据导入VilBERT模型的图片流中，对图片的特征进行编码，获取图片各区域的特征向量表示序列VT，且其中，v为图片中各区域向量，T为转置符号，v的下标为区域向量编号； 3将待用文本数据导入VilBERT模型的文本流中，对文本的特征进行编码，获取句中单个字的特征向量表示序列WT，且并构建独立于图片的多层Transformer，其中，w为字向量，T为转置符号，w的下标为字向量编号； 4将图片各区域的特征向量表示序列VT和句中单个字的特征向量表示序列WT导入VilBERT模型中，经VilBERT模型的Co‑Transformer层进行加权处理，而后经各自的Transformer层处理后，输出融合后的图文特征向量； 5CRF模型对所有句中单个字的特征向量表示序列WT经VilBERT模型的Co‑Transformer层加权处理后形成的文本向量特征集进行BIO标注，最终输出有事件BIO标注的图文特征向量，作为真实数据的真示例hCLS；其中，“B”表示为事件触发词的起始，“I”表示为事件触发词的中间，“O”表示为非事件触发词；文本向量特征为字向量、位置向量和分割向量的加和，其中，分割向量为0； 6SS‑GAN生成器从输入的高斯分布中提取100维噪声向量生成伪示例，而后将伪示例与步骤5的输出共同作为SS‑GAN鉴别器的输入，SS‑GAN鉴别器进行真伪判断，如果判为真示例，则预测该示例的事件类型。

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四川大学;达州职业技术学院;中物院成都科学技术发展中心，其通讯地址为：610065 四川省成都市武侯区四川大学望江校区；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”。

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