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龙图腾网获悉北京字跳网络技术有限公司申请的专利聚类方法、聚类模型训练方法及相关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：CN118964996B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202411060484.9，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权聚类方法、聚类模型训练方法及相关装置是由张泽覃;冯超;冉蛟设计研发完成，并于2024-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本聚类方法、聚类模型训练方法及相关装置在说明书摘要公布了：本公开提供一种聚类方法、聚类模型训练方法及相关装置。上述聚类方法，应用于聚类模型，上述聚类模型包括N个级联的码本比较模块且每一级码本比较模块对应N层码本空间中的一个码本，包括：将由多模态预训练模型输出的多模态表征信息输入所述聚类模型；在所述聚类模型的各个码本比较模块，分别确定其对应码本中与输入特征距离最近的码字，将其作为所述码本比较模块对应的码字，并将所述输入特征与所述码字之间的差值特征作为下一级码本比较模块的输入特征；以及基于上述N个级联的码本比较模块对应的码字确定上述多模态表征信息对应的隐形分类标签。

本发明授权聚类方法、聚类模型训练方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种聚类方法，应用于聚类模型，其中，所述聚类模型包括N个级联的码本比较模块且每一级码本比较模块对应N层码本空间中的一个码本，N为大于或等于1的整数；所述聚类方法包括： 将由多模态预训练模型基于模态载体信息输出的多模态表征信息输入所述聚类模型；其中，所述模态载体信息包括：图像、文本、音频以及视频之一或其组合； 在所述聚类模型的各个码本比较模块，分别确定其对应码本中与输入特征距离最近的码字，将其作为所述码本比较模块对应的码字，并将所述输入特征与所述码字之间的差值特征作为下一级码本比较模块的输入特征；以及 基于所述N个级联的码本比较模块对应的码字确定所述多模态表征信息对应的隐形分类标签；其中， 基于所述N个级联的码本比较模块对应的码字确定所述多模态表征信息对应的隐形分类标签包括： 基于以下表达式确定所述多模态表征信息对应的隐形分类标签： 其中，T代表所述多模态表征信息对应的隐形分类标签；j代表第j级码本比较模块；代表第j级码本比较模块对应的码字CWj在第j级码本中的序号；以及M代表每个码本中码字的数量。

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