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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于交互提示的联邦跨模态检索方法及系统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：CN120723920B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511220353.7，技术领域涉及：G06F16/432；该发明授权一种基于交互提示的联邦跨模态检索方法及系统是由刘威童;赵嘉瑞;罗昕设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于交互提示的联邦跨模态检索方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于交互提示的联邦跨模态检索方法及系统，涉及跨模态信息检索领域，基于两个模态数据的特征相似度，使用第一模态数据从第二模态数据集中检索相似的第二模态数据，包括：分别提取两个模态数据的初始特征；利用联邦学习得到的跨模态交互网络，以提示向量作为中介，进行两个模态初始特征间的多层双向交互，得到跨模态交互后两个模态的最终特征；基于两个模态的最终特征，计算特征相似度，筛选相似的第二模态数据；本发明将联邦学习和提示学习相结合，提升跨模态检索技术的效用性与普适性，解决跨模态检索中的隐私保护与性能优化问题。

本发明授权一种基于交互提示的联邦跨模态检索方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于交互提示的联邦跨模态检索方法，其特征在于，基于两个模态数据的特征相似度，使用第一模态数据从第二模态数据集中检索相似的第二模态数据，包括： 分别提取两个模态数据的初始特征； 利用联邦学习得到的跨模态交互网络，以提示向量作为中介，进行两个模态初始特征间的多层双向交互，得到跨模态交互后两个模态的最终特征； 基于两个模态的最终特征，计算特征相似度，筛选相似的第二模态数据； 其中，所述跨模态交互网络由多个提示层组成，每个提示层拥有多个提示向量，通过多层次提示学习，以分层迭代的方式精炼特征表达，逐步挖掘两个模态特征间的深层语义关联，采用逐层的跨模态注意力机制计算，将对方模态的语义信息融入当前模态的特征表示中，实现跨模态交互； 所述提示层，以前一提示层输出的两个特征为输入，通过跨模态注意力机制计算，利用当前提示层的提示向量，进行两个特征间的跨模态交互，输出交互后的两个特征，具体为：基于点积注意力，以对方模态的特征作为查询，并结合提示向量投影后的键与值，生成当前提示层各个提示向量的权重，通过提示向量加权平均的方式，得到当前模态的注意力输出，用公式表示为： 其中，为对方模态的特征，为提示向量，表示查询与键的点积，为缩放因子，是对注意力分数进行归一化，得到各个提示向量的权重； 通过多轮的客户端本地训练以及中央服务器与客户端间的通信，所述客户端本地训练的损失函数由对比损失、正交损失和范数损失组成。

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