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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于反事实常识因果推理的视觉对话生成方法及装置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：CN116739056B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310685976.6，技术领域涉及：G06N3/0475；该发明授权基于反事实常识因果推理的视觉对话生成方法及装置是由刘安安;黄晨曦;徐宁;张勇东设计研发完成，并于2023-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于反事实常识因果推理的视觉对话生成方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于反事实常识因果推理的视觉对话生成方法及装置，方法包括：将常识引入视觉对话任务，构建基于常识融合的视觉对话因果图，计算输入特征对答案预测的总效应；基于视觉对话因果图，构建其对应的反事实因果图；针对反事实因果图，根据自然直接效应估计引入的常识产生的有害偏差对答案预测的影响，并将其从总效应中去除；采用模型集成训练视觉对话模型，以交叉熵和KL散度损失作为训练目标得到答案预测结果；将图像特征、对话历史特征、常识特征及当前问题特征进行整合，送入解码器中，最小化损失函数，优化网络参数，最后为灾害救援现场提供真实的灾害环境信息。装置包括：处理器和存储器。

本发明授权基于反事实常识因果推理的视觉对话生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于反事实常识因果推理的视觉对话生成方法，其特征在于，所述方法包括： 对提取出的常识三元组，构建常识子图，使用注意图卷积网络对子图进行编码得到常识特征； 将常识引入视觉对话任务，构建基于常识融合的视觉对话因果图，计算输入特征对答案预测的总效应；基于视觉对话因果图，构建其对应的反事实因果图； 针对反事实因果图，根据自然直接效应估计引入的常识产生的有害偏差对答案预测的影响，并将其从总效应中去除； 采用模型集成训练视觉对话模型，以交叉熵和KL散度损失作为训练目标得到答案预测结果； 将图像特征、对话历史特征、常识特征及当前问题特征进行整合，送入解码器中，最小化损失函数，优化网络参数，最后为灾害救援现场提供真实的灾害环境信息； 所述将常识引入视觉对话任务，构建基于常识融合的视觉对话因果图具体为： 使用视觉编码器从图像中提取视觉特征，在因果图中将视觉特征记为节点I；在因果图中将其分别表示为节点Q和节点H，常识特征在因果图中记为节点C； 之后，子图表示视觉对话模型中的编码器输入H,Q,I,C，输出多模态特征K； 问题特征Q与多模态特征K输入判别式解码器或生成式解码器产生当前问题的答案A，对应的子图为和； 所述采用模型集成训练视觉对话模型，以交叉熵和KL散度损失作为训练目标得到答案预测结果为： ； 其中，是非线性激活函数sigmoid，被分解为，和，分别由神经网络、和计算，分解为和两个分量，分别由神经网络和计算。

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