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龙图腾网获悉天津大学;人民网股份有限公司申请的专利一种基于模态特定表征学习的媒体立场识别方法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：CN116992261B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310757183.0，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于模态特定表征学习的媒体立场识别方法是由刘安安;刘婧;任敏捷;靳国庆;张勇东设计研发完成，并于2023-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模态特定表征学习的媒体立场识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模态特定表征学习的媒体立场识别方法，包括：采用对抗学习从多模态数据中提取模态一致特征以及模态特定特征；将模态内特定特征输入到基于自监督学习策略的标签生成中，获得独立的单模态监督；对模态内特定特征采用跨模态注意力机制以获得以文本模态为主模态的模态间互补信息，更新模态内特定特征；拼接更新后的模态内特定特征和模态一致性特征作为媒体数据多模态表征；利用基于自监督学习策略的标签生成部分生成的各个模态标签和真实媒体数据情感立场标签，联合训练多模态和单模态任务，对媒体数据多模态表征进行约束优化，对优化后的媒体数据多模态表征进行识别得到每个媒体数据所属的立场类别。本发明基于自监督多任务学习架构实现媒体情感立场识别精度的提升，有效推动网络安全事业的发展。

本发明授权一种基于模态特定表征学习的媒体立场识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模态特定表征学习的媒体立场识别方法，其特征在于，所述方法包括： 采用对抗学习结构对所得的文本、语音、视频单模态特征分别提取模态间的模态一致性特征以及模态内差异性信息的模态内特定特征； 将模态内特定特征输入到基于自监督学习策略的标签生成中，获得独立的单模态监督； 对模态内特定特征采用跨模态注意力机制以获得以文本模态为主模态的模态间互补信息，更新模态内特定特征； 拼接更新后的模态内特定特征和模态一致性特征作为媒体数据多模态表征； 利用基于自监督学习策略的标签生成部分生成的各个模态标签和真实媒体数据情感立场标签，联合训练多模态和单模态任务，对媒体数据多模态表征进行约束优化，对优化后的媒体数据多模态表征进行识别得到每个媒体数据所属的立场类别； 所述对模态内特定特征采用跨模态注意力机制以获得以文本模态为主模态的模态间互补信息，更新模态内特定特征为： 采用模态特定表征，，和进行模态间交互互补信息的学习，利用跨模态注意力层，和分别与进行信息交互，表示为： ； ； 其中，为与文本信息交互后的音频模态特定表征；为与文本信息交互后的图像模态特定表征；为文本模态特定表征；为音频模态特定表征；为图像模态特定表征。

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