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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于超图注意神经网络的多模态社会关系抽取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：CN119719675B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411867124.X，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于超图注意神经网络的多模态社会关系抽取方法是由张灵;吴子建设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于超图注意神经网络的多模态社会关系抽取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于超图注意神经网络的多模态社会关系抽取方法，包括：获取多模态数据集；对多模态数据集进行特征提取，获取文本特征和图像特征；基于文本特征和图像特征，获取节点特征矩阵，根据节点特征，获取超图关联矩阵；将节点特征矩阵和超图关联矩阵输入至超图神经网络，学习节点间的高阶复杂关系，对更新后的超图节点特征进行池化处理，获取超图特征；利用交叉扩散注意力模块对超图特征进行去噪处理，获取超图特征表示；将超图特征和文本特征和图像特征进行拼接，获取最终特征；基于最终特征，获取社会关系预测结果。本发明构建了多模态超图，并提出了超图注意神经网络，有效地学习了多模态数据间的高阶复杂关系。

本发明授权一种基于超图注意神经网络的多模态社会关系抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于超图注意神经网络的多模态社会关系抽取方法，其特征在于，包括： 获取多模态数据集； 对所述多模态数据集进行特征提取，获取文本特征和图像特征； 对所述多模态数据集进行特征提取，获取文本特征和图像特征包括： 利用文本编码器提取所述多模态数据集的文本特征； 利用FaceNet模型提取所述多模态数据集的图像特征； 利用FaceNet模型提取所述多模态数据集的图像特征包括： 将所述多模态数据集输入至FaceNet模型，获取头实体和尾实体的脸部特征； 将所述头实体和尾实体的脸部特征输入至一个全连接层和一个批处理归一化层，得到两个实体的最终面部特征； 对所述最终面部特征进行L2归一化并拼接，获取所述图像特征； 基于所述文本特征和图像特征，获取节点特征矩阵，根据所述节点特征，获取超图关联矩阵； 将所述节点特征矩阵和超图关联矩阵输入至超图神经网络，学习节点间的高阶复杂关系，对更新后的超图节点特征进行池化处理，获取超图特征； 利用交叉扩散注意力模块对所述超图特征进行去噪处理，获取超图特征表示，具体包括： 通过自注意计算所述超图特征和文本特征的模态内不同令牌之间的亲和力； 对所述亲和力进行归一化，获取归一化亲和矩阵； 基于所述归一化亲和矩阵，获取两种不同模态的令牌间的成对亲和力； 基于所述成对亲和力，获取两种不同模态的上下文信息； 将所述上下文信息进行整合，获取所述超图特征表示； 将所述超图特征表示和所述文本特征和图像特征进行拼接，获取最终特征； 基于所述最终特征，获取社会关系预测结果。

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广东工业大学，其通讯地址为：510030 广东省广州市越秀区东风东路729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”。

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