买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉山西大学申请的专利一种基于协同训练的半监督图文关系抽取系统及其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：CN115187836B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202210824354.2，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于协同训练的半监督图文关系抽取系统及其方法是由梁吉业;王亚萍;王智强;王元龙设计研发完成，并于2022-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于协同训练的半监督图文关系抽取系统及其方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉和机器学习技术领域，特别是涉及一种基于协同训练的半监督图文关系抽取系统及其方法。包括以下步骤：输入图像，通过目标检测网络识别多个实体的候选区域；对候选区域的实体对两两组合，将实体对间各实体所在候选区域重合面积的得分排序，筛选得分高于阈值的作为候选建议实体对；基于候选建议实体对通过编码获取实体对的多模态特征；基于实体对的多模态特征构建图像视图和语义视图；在构建的图像视图和语义视图下训练图像分类器和语义分类器，通过训练更新网络，从而输出每个候选实体对间的视觉关系。本发明使用半监督学习的方式，使图像语义和文本语义两种模态的数据通过协同训练获取模态间深层信息，以提升关系检测的精度，并应用到视觉问答、知识推理等任务中。

本发明授权一种基于协同训练的半监督图文关系抽取系统及其方法在权利要求书中公布了：1.一种基于协同训练的半监督图文关系抽取系统，其特征在于，包括以下模块： S21：图像目标检测模块，用于获取图像数据，并通过目标检测网络识别多个实体的候选区域、实体所在区域的视觉特征以及实体对应标签； S22：实体对建议模块，用于筛选可能存在关系的候选建议实体对，对候选区域的实体对两两组合，将实体对间各实体所在候选区域重合面积的得分排序，筛选得分高于阈值的作为候选建议实体对； S23：多模态特征提取模块，用于将特征编码后获取候选建议实体对的多模态特征，包括：实体对相对位置特征、实体对的联合视觉特征及实体对语义特征； S24：视图构建模块，用于对获取的多模态特征得到图像视图下的特征表示和语义视图下的特征表示，用实体对的联合视觉特征与实体对相对位置特征作乘积构建图像视图，用实体对语义特征与实体对相对位置特征作乘积构建语义视图； S25：图文关系判别模块，用于判别实体对间的关系，在图像视图下的图像分类器中根据输出关系得分判别候选实体对间的关系以及在语义视图下的语义分类器中根据输出关系得分判别候选实体对间的关系，得分高的作为最终预测的关系。

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山西大学，其通讯地址为：030006 山西省太原市小店区坞城路92号山西大学科技楼803；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。