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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特征提取模型的训练方法、文本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：CN114996515B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210615076.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权视频特征提取模型的训练方法、文本生成方法及装置是由林和政;吴翔宇设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本视频特征提取模型的训练方法、文本生成方法及装置在说明书摘要公布了：本公开关于一种视频特征提取模型的训练方法、文本生成方法及装置，属于计算机技术领域。本公开实施例中，利用样本视频的图像信息、文本信息以及该样本视频的文本标签、图像标签，来对视频特征提取模型进行模型训练，提供了一种基于双训练任务的模型训练方法，在以文本生成任务为主任务而图像重建任务为辅任务的情况下，由于该样本视频的图像标签表示图像重建特征，因此在模型训练的过程中，能够提升视频特征提取模型针对图像特征的提取能力，进而获取到高质量的图像特征，在获取到高质量的图像特征的基础上，也就能够训练出文本生成能力较优的视频特征提取模型，提升了视频特征提取模型的训练效果。

本发明授权视频特征提取模型的训练方法、文本生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种视频特征提取模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本视频的图像信息、文本信息、图像标签以及文本标签，所述图像标签表示图像重建特征，所述文本标签表示所述样本视频的内容描述文本，所述文本信息的数量为多个； 将所述图像信息与所述文本信息输入视频特征提取模型，通过所述视频特征提取模型的图像特征提取子模型对所述图像信息进行特征提取，得到所述样本视频的图像特征，对多个所述文本信息进行拼接，得到拼接后的所述文本信息，从拼接后的所述文本信息中提取前目标数量的字符之后，基于所提取的字符，通过所述视频特征提取模型的特征融合子模型的嵌入层对所述文本信息进行处理，得到所述样本视频的文本特征，通过所述特征融合子模型的特征融合层对所述图像特征与所述文本特征进行特征融合，得到所述样本视频的融合特征； 通过所述视频特征提取模型的图像重建子模型对所述融合特征中的图像特征进行图像复原，得到原始图像大小的图像训练结果，通过所述视频特征提取模型的文本生成子模型对所述融合特征进行处理，得到文本训练结果； 基于所述图像训练结果、所述文本训练结果以及所述样本视频的图像标签、文本标签，调整所述图像特征提取子模型、所述特征融合子模型、所述图像重建子模型以及所述文本生成子模型的模型参数，以对所述视频特征提取模型进行训练。

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