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龙图腾网获悉北京中海宏宇科技有限公司申请的专利一种基于多模态深度学习的信息检测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：CN121053443B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511160799.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多模态深度学习的信息检测方法是由戴玉来;李绪祥;孙旭设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态深度学习的信息检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及信息检测技术领域，尤其涉及一种基于多模态深度学习的信息检测方法，本发明通过输入文本，调用与文本关联的关联集合，提取各文档中的特征文字信息以及各图片中的特征图片信息，依次获取各文档与关联集合内各文档以及各图片的关联值，根据关联值划分关联集合类别，根据关联集合类别选定检测策略，包括，识别字段值存在差异的条目，对条目进行标识；或，基于文档与关联集合内各文档的文档关联度以及文档与关联集合内各图片的图片关联度，提取文档中的特征文字信息以及图片中的特征图片信息，本发明通过计算文档与图片间的关联性对关联集合类别进行划分，并采取对应的方法对信息进行检测，从而提升信息检测的准确性以及完整性。

本发明授权一种基于多模态深度学习的信息检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态深度学习的信息检测方法，其特征在于，包括： 输入文本，根据所述文本调用与文本关联的关联集合，所述关联集合包括若干文档以及若干图片； 提取各文档中的特征文字信息以及各图片中的特征图片信息， 基于所述特征文字信息以及所述特征图片信息，依次获取各文档与关联集合内各文档以及各图片的关联值，根据关联值划分关联集合类别； 所述依次获取各文档与关联集合内各文档以及各图片的关联值的过程包括， 依次获取文档，通过余弦相似度公式计算所述文档的特征文字信息与关联集合内各文档的特征文字信息相似度记为文档关联度； 通过余弦相似度公式分别计算所述文档的特征文字信息与关联集合内各图片的视觉特征向量以及图片文本语义向量的跨模态相似度，将所述跨模态相似度进行加权求和，得到图片关联度； 将所述文档关联度与所述图片关联度加权求和获得各文档的关联值； 计算若干关联值的平均值记为关联集合的关联值； 所述根据关联值划分关联集合类别的过程包括， 将关联集合的关联值与预设关联值对比阈值进行对比， 若关联集合的关联值小于预设关联值对比阈值，则划分关联集合类别为互补性类别； 若关联集合的关联值大于或等于预设关联值对比阈值，则划分关联集合类别为相似性类别； 根据所述关联集合类别选定检测策略，包括， 基于输入文本，生成事实要素模板，遍历关联集合内各文档的特征文字信息及图片的特征图片信息，映射至所述事实要素模板的对应字段，识别字段值存在差异的条目，对所述条目进行标识； 或，基于输入文本，生成事实要素模板，基于文档与关联集合内各文档的文档关联度以及文档与关联集合内各图片的图片关联度，提取文档中的特征文字信息以及图片中的特征图片信息，将特征文字信息以及特征图片信息映射至所述事实要素模板的对应字段。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京中海宏宇科技有限公司，其通讯地址为：100080 北京市海淀区知春路68号院1号楼16层1601；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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