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龙图腾网获悉北京市科学技术研究院申请的专利一种科技文本图片和文本匹配的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：CN119782502B 。

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：202411845372.4，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种科技文本图片和文本匹配的方法是由吴素研;侯元元;张士运;吕志坚;廖金花;赵桂芬;李瑛;吴琼设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种科技文本图片和文本匹配的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种科技文本图片和文本匹配的方法，涉及人工智能技术领域。为了解决随着科技领域的快速发展，新的文本和图片类型不断涌现，无法确保数据库能够覆盖并准确识别这些新类型，不同领域的文本和图片具有不同的特点和规律，推荐系统无法适应不同领域的需求，无法针对性的推荐服务的问题；通过大数据爬取和主题筛选，确保了数据集的多样性和相关性，使得算法能够更好地适应科技领域快速发展的需求，覆盖并准确识别新类型的文本和图片，科技文本知识图谱的建立和实体对齐，有助于匹配度计算中捕捉到文本和图像之间的深层次联系，提高了匹配的精度，权重分配和注意力机制的引入，提高了匹配结果的可靠性和准确性。

本发明授权一种科技文本图片和文本匹配的方法在权利要求书中公布了：1.一种科技文本图片和文本匹配的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：数据预处理：对采集到的科技文本图片和文本进行分类识别，基于识别结果对文本和图片进行预处理； 步骤二：特征提取：对预处理后的文本数据进行编码，并将文本数据转换为向量表示，提取转换后的文本特征，对图片数据进行特征提取，捕捉图像中的视觉特征，将文本特征与视觉特征进行融合，构建文本与图像之间的关联模型； 步骤三：匹配度计算：基于关联模型计算融合后的文本特征与视觉特征之间的相似度，还包括： 获取文本和图像数据在科技文本知识图谱中的关系和属性； 识别文本数据中的实体，将识别出的实体链接到科技文本知识图谱中的相应节点； 从科技文本知识图谱中提取与实体相关的属性信息，并将所述属性信息映射到特征向量中； 分析科技文本知识图谱中的关系，基于分析结果提取关系特征，确定实体间的关联强度； 结合映射到特征向量中属性信息和实体间的关联强度更新联合特征向量； 步骤四：模型输出：根据匹配度计算结果设定匹配度阈值，当匹配度超过设定的匹配度阈值时，认为图片与文本匹配，输出匹配结果； 步骤五：评估及优化：对构建的关联模型进行评估，根据评估结果调整对应的参数，通过多次迭代训练，不断优化模型，直至达到满意的性能指标。

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