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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多媒体特征表示模型的训练方法以及特征表示的生成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：CN116204798B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202310118480.0，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权多媒体特征表示模型的训练方法以及特征表示的生成方法是由林和政;周国睿;吴翔宇设计研发完成，并于2023-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本多媒体特征表示模型的训练方法以及特征表示的生成方法在说明书摘要公布了：本公开关于一种多媒体特征表示模型的训练方法、多媒体特征表示的生成方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。其中模型训练方法通过获取多媒体样本数据，采用初始特征提取网络对多媒体样本数据进行特征提取，得到对应的多媒体样本特征表示，并获取第一账户与第二账户之间的账户相似度，进而根据账户相似度、第一多媒体样本特征表示以及第二多媒体样本特征表示对初始特征提取网络进行训练，从而得到多媒体特征表示模型。由于本实施例采用相同行为下不同用户的样本数据以及用户间的相似度对模型进行训练，使得模型能够学习到样本数据的内容特征和用户行为特征，进而使得训练后的模型输出的特征表示的维度更丰富，准确性更高。

本发明授权多媒体特征表示模型的训练方法以及特征表示的生成方法在权利要求书中公布了：1.一种多媒体特征表示模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多媒体样本数据，所述多媒体样本数据包括同一行为下第一账户的多个第一多媒体样本，以及所述同一行为下第二账户的多个第二多媒体样本；所述多媒体样本数据是包括文本、声音和图像的数据； 采用初始特征提取网络对所述第一多媒体样本进行特征提取，得到第一多媒体样本特征表示； 采用所述初始特征提取网络对所述第二多媒体样本进行特征提取，得到第二多媒体样本特征表示； 获取所述第一账户与所述第二账户之间的账户相似度； 根据所述账户相似度、所述第一多媒体样本特征表示以及所述第二多媒体样本特征表示对所述初始特征提取网络进行训练，得到多媒体特征表示模型； 所述根据所述账户相似度、所述第一多媒体样本特征表示以及所述第二多媒体样本特征表示对所述初始特征提取网络进行训练，得到多媒体特征表示模型，包括： 当所述账户相似度大于或等于设定的相似度阈值时，根据所述第一多媒体样本特征表示以及所述第二多媒体样本特征表示，确定第一损失函数，将所述第一损失函数确定为用于模型训练的损失函数； 当所述账户相似度小于设定的相似度阈值时，根据所述第一损失函数、所述第一多媒体样本特征表示以及所述第二多媒体样本特征表示，确定第二损失函数，将所述第二损失函数确定为用于模型训练的损失函数； 根据所述损失函数调整所述初始特征提取网络的网络参数； 当调整后的所述初始特征提取网络满足收敛条件时，将调整后的所述初始特征提取网络确定为所述多媒体特征表示模型。

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