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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利开放域社会事件分类方法、装置、电子设备和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：CN116226756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310112639.8，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权开放域社会事件分类方法、装置、电子设备和存储介质是由钱胜胜;徐常胜;薛迪展设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本开放域社会事件分类方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种开放域社会事件分类方法、装置、电子设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，所述方法包括：获取社会事件目标数据；将社会事件目标数据输入开放域社会事件分类模型，输出社会事件目标数据对应的分类类别；其中，分类类别是基于社会事件目标数据的至少两个模态特征融合得到的多模态融合特征确定的，多模态融合特征用于表征各模态特征之间的跨模态语义关系，开放域社会事件分类模型的开放域分类损失函数是基于混合分类损失函数、未知类焦点损失函数和不确定性损失函数确定的。本发明可基于跨模态语义关系，实现包括已知类和未知类的开放域社会事件分类。

本发明授权开放域社会事件分类方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种开放域社会事件分类方法，其特征在于，包括： 获取社会事件目标数据； 将所述社会事件目标数据输入开放域社会事件分类模型，输出所述社会事件目标数据对应的分类类别； 其中，所述分类类别是基于所述社会事件目标数据的至少两个模态特征融合得到的多模态融合特征确定的，所述多模态融合特征用于表征各所述模态特征之间的跨模态语义关系，所述开放域社会事件分类模型的开放域分类损失函数是基于混合分类损失函数、未知类焦点损失函数和不确定性损失函数确定的； 所述开放域社会事件分类模型是基于以下步骤训练得到的： 构建社会事件训练数据集，所述社会事件训练数据集中每个社会事件训练数据均包括至少两个相匹配的社会事件模态数据和所述社会事件训练数据对应的模态标签，所述社会事件训练数据集包括已知类训练数据和未知类训练数据； 针对每个所述社会事件训练数据，确定各所述社会事件模态数据对应的模态特征； 将各所述模态特征输入多模态掩码网络，确定各所述模态特征融合后的多模态融合特征； 基于各所述社会事件训练数据、各所述社会事件训练数据对应的标签和所述多模态融合特征，对初始开放域社会事件分类模型进行监督训练，得到所述开放域社会事件分类模型； 所述确定各所述模态特征融合后的多模态融合特征，包括： 针对每个所述模态特征，基于多头注意力机制，确定所述模态特征对应的键值对； 基于掩码矩阵和所述键值对，确定以所述模态特征作为查询的模态融合特征，所述掩码矩阵用于过滤所述模态融合特征中的冗余信息； 将各所述模态融合特征进行融合，得到所述多模态融合特征。

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