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龙图腾网获悉齐鲁工业大学申请的专利基于Bert和自注意机制的图文匹配方法及系统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：CN115203459B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202210716885.X，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权基于Bert和自注意机制的图文匹配方法及系统是由孙涛;魏记书;权志邦;张子豪;钟慎杰设计研发完成，并于2022-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Bert和自注意机制的图文匹配方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于Bert和自注意机制的图文匹配方法及系统，其属于图文匹配技术领域，所述方案包括获取待匹配的图像及文本数据；将所述待匹配的图像及文本数据输入预先训练的图文匹配模型中，获得所述图像数据与文本数据之间的相似度；基于所述相似度的大小确定图像和文本的匹配关系；其中，所述图文匹配模型具体处理过程为：所述图像数据经图像区域语义特征提取模块提取图像语义特征，所述文本数据经文本特征提取模块提取文本特征，基于获得的图像语义特征和文本特征，通过交叉注意及相似注意过滤模块实现图像区域和单词的对齐并去除冗余信息，最后通过全连接层获得相似度结果。

本发明授权基于Bert和自注意机制的图文匹配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Bert和自注意机制的图文匹配方法，其特征在于，包括： 获取待匹配的图像及文本数据； 将所述待匹配的图像及文本数据输入预先训练的图文匹配模型中，获得所述图像数据与文本数据之间的相似度；基于所述相似度的大小确定图像和文本的匹配关系； 其中，所述图文匹配模型具体处理过程为：所述图像数据经图像区域语义特征提取模块提取图像语义特征，所述文本数据经文本特征提取模块提取文本特征，基于获得的图像语义特征和文本特征，通过交叉注意及相似注意过滤模块实现图像区域和单词的对齐并去除冗余信息，最后通过全连接层获得相似度结果； 其中，所述通过交叉注意及相似注意过滤模块实现图像区域和单词的对齐并去除冗余信息，具体为： 基于获得的图像语义特征及文本特征，计算所有图像区域与单词对之间的相似度；基于所述相似度，确定与当前图像区域相关的单词，进而确定当前图像区域关注的文本矢量图；计算所述文本矢量图与各个图像区域间的余弦距离；基于所有图像区域与其关注文本之间的余弦距离，确定图像与文本之间的相似度；基于图像与文本之间的相似度，利用相似注意过滤机制进行图像区域权重的调整；并基于预设阈值去除权重低于所述预设阈值的图像区域。

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齐鲁工业大学，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501号；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”。