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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于多模态模型的投诉检测方法、装置、设备及存储介质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：CN119648309B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411551516.5，技术领域涉及：G06Q30/0282；该发明授权基于多模态模型的投诉检测方法、装置、设备及存储介质是由舒畅;陈远旭;姚敏欣设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态模型的投诉检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，可应用于金融科技领域，本发明公开了基于多模态模型的投诉检测方法、装置、设备及存储介质，方法包括：基于预设评测数据中的预设音频数据、预设视频数据、预设文本数据，确定第一训练数据集和第二训练数据集；获取多模态模型在第一训练数据集上的第一损失值，获取多模态模型在第二训练数据集的第二损失值；当第一损失值或第二损失值满足预设条件时，获取多模态模型基于预设评测数据输出的预测投诉检测结果；基于预测投诉检测结果和实际投诉检测结果之间的差异，训练多模态模型；获取训练完成的多模态模型基于当前评测数据输出的当前投诉检测结果。本发明有利于提高当前评测数据的投诉检测效率。

本发明授权基于多模态模型的投诉检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态模型的投诉检测方法，其特征在于，包括： 获取目标产品的预设评测数据和所述预设评测数据对应的实际投诉检测结果，预设评测数据为目标产品用于推广的视频及其相应的评论； 基于所述预设评测数据中的预设音频数据、预设视频数据、预设文本数据，确定第一训练数据集和第二训练数据集； 获取预设的多模态模型在所述第一训练数据集上的第一损失值，获取所述多模态模型在所述第二训练数据集的第二损失值； 当所述第一损失值或所述第二损失值满足预设条件时，获取所述多模态模型基于所述预设评测数据输出的预测投诉检测结果； 基于所述预测投诉检测结果和所述实际投诉检测结果之间的差异，训练所述多模态模型，确定训练完成的所述多模态模型； 获取所述目标产品的当前评测数据，获取训练完成的所述多模态模型基于所述当前评测数据输出的当前投诉检测结果； 基于所述预测投诉检测结果和所述实际投诉检测结果之间的差异，训练所述多模态模型，包括： 获取所述预测投诉状态标识与所述实际投诉状态标识之间的第三损失值,获取所述预测投诉类别标识与所述实际投诉类别标识之间的第四损失值，将所述第一损失值、所述第二损失值、所述第三损失值、所述第四损失值进行相加，生成总损失值，基于所述总损失值训练所述多模态模型； 获取预设的多模态模型在所述第一训练数据集上的第一损失值，获取所述多模态模型在所述第二训练数据集的第二损失值，包括： 获取预设的多模态模型在所述第一训练数据集上的第一损失值，获取所述多模态模型在所述第二训练数据集的第二损失值；其中，第一损失值是衡量预设音频数据和第一文本描述之间对齐程度的重要指标；其中，第二损失值是衡量预设视频数据和第三文本描述之间对齐程度的重要指标； 第一文本描述、第三文本描述的获取过程为： 在所述预设文本数据中，选取所述预设音频数据匹配的文本描述作为第一文本描述，选取所述预设视频数据匹配的文本描述作为第三文本描述。

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平安科技(深圳)有限公司，其通讯地址为：518057 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼；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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