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龙图腾网获悉北京达佳互联信息技术有限公司申请的专利视频文本检索模型的训练方法、检索方法及相关设备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：CN115599953B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202211183287.7，技术领域涉及：G06F16/783；该发明授权视频文本检索模型的训练方法、检索方法及相关设备是由沈栋;吴翔宇设计研发完成，并于2022-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本视频文本检索模型的训练方法、检索方法及相关设备在说明书摘要公布了：本公开关于视频文本检索模型的训练方法、检索方法及相关设备，该训练方法包括：将第一视频样本输入预训练的视频特征提取模型，得到第一视频特征；将第一视频样本的描述文本数据输入待训练的文本特征提取模型，得到第一文本特征；在第一视频特征和第一文本特征中确定第二视频特征和第二文本特征以及第三视频特征和第三文本特征；根据第二视频特征和第二文本特征确定第一损失值，根据第三视频特征和第三文本特征确定第二损失值；基于第一损失值和第二损失值，调整待训练的文本特征提取模型的模型参数，得到已训练的文本特征提取模型；将预训练的视频特征提取模型和已训练的文本特征提取模型作为视频文本检索模型，该视频文本检索模型性能较高。

本发明授权视频文本检索模型的训练方法、检索方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种视频文本检索模型的训练方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取第一视频样本，以及所述第一视频样本对应的描述文本数据； 将所述第一视频样本输入预训练的视频特征提取模型，得到第一视频特征； 将所述第一视频样本对应的描述文本数据输入待训练的文本特征提取模型，得到第一文本特征； 在所述第一视频特征和所述第一文本特征中，确定出来源于同一第一视频样本的第二视频特征和第二文本特征，以及来源于不同第一视频样本的第三视频特征和第三文本特征；根据所述第二视频特征和所述第二文本特征，确定出至少一个第一损失值，根据所述第三视频特征和所述第三文本特征，确定出至少一个第二损失值；基于所述至少一个第一损失值和所述至少一个第二损失值，对所述待训练的文本特征提取模型的模型参数进行调整，得到已训练的文本特征提取模型； 将所述预训练的视频特征提取模型和所述已训练的文本特征提取模型作为视频文本检索模型，所述视频文本检索模型用于基于视频检索数据检索出目标文本数据，基于文本检索数据检索出目标视频数据； 在所述将所述第一视频样本输入预训练的视频特征提取模型，得到第一视频特征的步骤前，所述方法还包括： 获取第二视频样本分别对应的图像数据、内容文本数据和预设分类标签； 将所述图像数据和所述内容文本数据输入待训练的视频特征提取模型，得到预训练中的视频特征； 基于由所述预训练中的视频特征和所述预设分类标签对应的第三损失值，对所述待训练的视频特征提取模型的模型参数进行调整，得到预训练的视频特征提取模型。

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