谷歌有限责任公司吉里贾·纳利卡尔获国家专利权
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龙图腾网获悉谷歌有限责任公司申请的专利基于多种数据类型的特征融合的模型训练系统及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：CN114190104B 。
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：202080006690.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于多种数据类型的特征融合的模型训练系统及方法是由吉里贾·纳利卡尔;曾叶茂;拉古维尔·昌达;阿比谢克·塞蒂设计研发完成，并于2020-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多种数据类型的特征融合的模型训练系统及方法在说明书摘要公布了：可用于基于两个或更多个不同数据类型的合并共同特征来训练模型的系统、方法和计算机可读存储介质。一种方法包括：接收第一数据类型的多个第一数据元素和第二数据类型的多个第二数据元素；识别多个第一数据元素中的每个的第一特征；识别多个第二数据元素中的每个的第二特征；通过将多个第一数据元素中的每个的第一特征的第一特征与多个第二数据元素中的一个的第二特征的第二特征进行组合来生成合并特征，其中第一特征和第二特征各自表示共同特征；并基于合并特征以及第一特征和第二特征的至少一部分来训练模型。
本发明授权基于多种数据类型的特征融合的模型训练系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种对内容项进行分类的方法，包括： 通过一个或多个处理电路接收第一数据类型的多个第一数据元素和第二数据类型的多个第二数据元素； 通过所述一个或多个处理电路识别所述多个第一数据元素中的每个的多个第一特征； 通过所述一个或多个处理电路识别所述多个第二数据元素中的每个的多个第二特征； 通过所述一个或多个处理电路，通过将所述多个第一数据元素中的每个的所述多个第一特征中的第一特征与所述多个第二数据元素中的一个的所述多个第二特征中的第二特征进行组合来生成合并特征，其中所述第一特征和所述第二特征各自表示所述多个第一数据元素和所述多个第二数据元素的共同特征； 通过所述一个或多个处理电路，基于所述合并特征以及所述多个第一特征和所述多个第二特征的至少一部分来训练模型，其中所述多个第一特征和所述多个第二特征的所述部分包括对所述多个第一数据元素的所述第一数据类型独特的特征和对所述多个第二数据元素的所述第二数据类型独特的特征；以及 基于所述模型对内容项进行分类，其中，所述内容项包括内容文本和内容图像或内容视频中的至少一个。
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谷歌有限责任公司，其通讯地址为：美国加利福尼亚州；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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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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