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龙图腾网获悉科大讯飞股份有限公司申请的专利多模态问答方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品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：CN121278147B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511842391.6，技术领域涉及：G06F16/9032；该发明授权多模态问答方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品是由胡国平;王豹;张为泰;刘权;刘聪;王士进;魏思设计研发完成，并于2025-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态问答方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品在说明书摘要公布了：本发明提供一种多模态问答方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取多模态问题；基于文本的文本特征和图像的图像特征，确定多模态问题的问题类型；基于问题类型，确定文本特征的文本权重，以及图像特征的图像权重；基于文本权重，对文本特征进行加权处理，得到加权文本特征，并基于图像权重，对图像特征进行加权处理，得到加权图像特征；对加权文本特征和加权图像特征进行对齐融合，得到多模态融合特征；基于多模态融合特征，确定多模态问题的答案。本发明可以根据问题类型侧重不同模态信息，进而提高多模态问答的效率和准确性；且可以实现细粒度的深度融合和跨模态对齐，最终提高多模态问答的准确性。

本发明授权多模态问答方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种多模态问答方法，其特征在于，包括： 获取多模态问题；所述多模态问题包括文本和图像； 基于所述文本的文本特征和所述图像的图像特征，确定所述多模态问题的问题类型； 基于所述问题类型，确定所述文本特征的文本权重，以及所述图像特征的图像权重； 基于所述文本权重，对所述文本特征进行加权处理，得到加权文本特征，并基于所述图像权重，对所述图像特征进行加权处理，得到加权图像特征； 对所述加权文本特征进行解耦处理，得到文本概念特征和文本实例特征，并对所述加权图像特征进行解耦处理，得到图像概念特征和图像实例特征； 基于所述文本概念特征和所述图像概念特征，进行交叉注意力处理，得到第一概念注意力特征和第二概念注意力特征，并基于所述文本实例特征和所述图像实例特征，进行交叉注意力处理，得到第一实例注意力特征和第二实例注意力特征； 将所述文本概念特征与所述第一概念注意力特征进行特征融合，得到文本概念融合特征，并将所述文本实例特征与所述第一实例注意力特征进行特征融合，得到文本实例融合特征； 将所述图像概念特征与所述第二概念注意力特征进行特征融合，得到图像概念融合特征，并将所述图像实例特征与所述第二实例注意力特征进行特征融合，得到图像实例融合特征； 基于所述加权文本特征、所述文本概念融合特征和所述文本实例融合特征，确定文本融合特征，并基于所述加权图像特征、所述图像概念融合特征和所述图像实例融合特征，确定图像融合特征； 将所述文本融合特征与所述图像融合特征进行特征融合，得到多模态融合特征； 基于所述多模态融合特征，确定所述多模态问题的答案。

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