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龙图腾网获悉厦门鹅卵石网络科技有限公司申请的专利多模态违规内容的智能判断方法、系统、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：CN116432141B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310242477.X，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权多模态违规内容的智能判断方法、系统、设备及存储介质是由刘文桂;徐骏捷;沈在鑫设计研发完成，并于2023-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态违规内容的智能判断方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及网络通信技术领域，具体涉及多模态违规内容的智能判断方法、系统、设备及存储介质。该方法获取输入数据，输入数据包括语音输入、文本数据和图像输入，并将输入数据转化为第一特征向量、第二特征向量和第三特征向量；将第一特征向量、第二特征向量和第三特征向量合并为第四特征向量；获取位置输入，并利用位置输入对第四特征向量进行位置编码，获得第一序列；将第一序列压缩成指定长度的第一向量，第一向量可以看成是第一序列的语义；基于第一向量生成第二序列和第一类别；将第二序列压缩成指定长度的第三向量；基于第三向量生成第三序列和第二类别；本发明实现对多模态的信息进行分类。

本发明授权多模态违规内容的智能判断方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多模态违规内容的智能判断系统，其特征在于，该系统包括：输入模块、特征合并层、位置编码层、第一特征编码层、第一特征解码层、第二特征编码层、残差结构和第二特征解码层； 所述输入模块，用于获取输入数据，所述输入数据至少包括语音输入、文本数据和图像输入，并将所述输入数据中的语音输入、文本数据和图像输入分别转化为第一特征向量、第二特征向量和第三特征向量，以获得特征向量组合； 所述特征合并层，用于将所述特征向量组合合并为第四特征向量； 所述位置编码层，用于获取位置输入，并利用所述位置输入对第四特征向量进行位置编码，获得第一序列； 所述第一特征编码层，用于将第一序列压缩成指定长度的第一向量； 所述第一特征解码层，用于基于所述第一向量生成第二序列和第一类别； 所述第二特征编码层，用于将第二序列压缩成指定长度的第三向量； 所述残差结构，用于将第一向量传递给所述第二特征解码层； 所述第二特征解码层，用于基于所述第三向量生成第三序列和第二类别；该系统的训练数据包括标签序列P和标签类别Q，该系统的损失函数包括序列损失Loss_o和类别损失Loss_l；该系统的总损失函数通过如下公式进行计算： Loss=； 其中，Loss表示为总损失函数，N表示中间监督的数量，表示第个中间监督层的序列输出，表示第个中间监督层的类别输出，为正整数，大于等于2。

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