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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种多模态命名实体识别方法及装置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：CN119337883B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411559759.3，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种多模态命名实体识别方法及装置是由刘天翔;冯广;郑润庭;杨燕茹;林健忠;黄荣灿;李伟辰;项峰;林忆宝设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态命名实体识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态命名实体识别方法及装置，用于解决现有的多模态命名实体识别方法导致多模态命名实体识别的准确性较差的技术问题；方法包括获取待检测文本数据和待检测图像数据；将待检测文本数据和待检测图像数据作为文本图像描述提取模块的输入，输出文本模态特征和图像描述文本模态特征；采用图像特征提取模块根据待检测图像数据进行图像特征提取，输出图像模态特征；通过混合专家融合模块对文本模态特征和图像描述文本模态特征进行特征融合，生成融合文本模态特征；采用多模态注意力融合模块对融合文本模态特征和图像模态特征进行注意力融合，输出目标通用特征识别结果。

本发明授权一种多模态命名实体识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多模态命名实体识别方法，其特征在于，包括： 获取待检测文本数据和待检测图像数据，并将所述待检测文本数据和所述待检测图像数据输入至预置多模态命名实体识别模型，所述预置多模态命名实体识别模型包括文本图像描述提取模块、图像特征提取模块、混合专家融合模块和多模态注意力融合模块； 将所述待检测文本数据和所述待检测图像数据作为文本图像描述提取模块的输入，输出文本模态特征和图像描述文本模态特征； 采用所述图像特征提取模块根据所述待检测图像数据进行图像特征提取，输出图像模态特征； 通过所述混合专家融合模块对所述文本模态特征和所述图像描述文本模态特征进行特征融合，生成融合文本模态特征； 采用所述多模态注意力融合模块对所述融合文本模态特征和所述图像模态特征进行注意力融合，输出目标通用特征识别结果； 所述混合专家融合模块包括门控层、专家层、注意力层；所述通过所述混合专家融合模块对所述文本模态特征和所述图像描述文本模态特征进行特征融合，生成融合文本模态特征，包括： 基于所述文本模态特征和所述图像描述文本模态特征，确定加权输入特征； 通过门控层根据所述加权输入特征进行概率计算，确定专家层中多个专家对应的选择概率分布； 选取任一大于预置概率阈值的选择概率分布对应的专家作为激活专家； 通过多个所述激活专家分别对所述加权输入特征进行专家计算，输出各所述激活专家对应的专家计算结果； 采用注意力层对各所述激活专家对应的专家计算结果和选择概率分布进行加权运算，确定混合专家加权结果； 对所述混合专家加权结果和所述加权输入特征进行归一化融合，生成融合文本模态特征。

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