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龙图腾网获悉山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学申请的专利基于知识感知注意力网络的视觉常识推理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：CN115759262B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202211520242.4，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于知识感知注意力网络的视觉常识推理方法及系统是由张文琪;高永超;钱恒设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识感知注意力网络的视觉常识推理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识感知注意力网络的视觉常识推理方法及系统，涉及计算机视觉与自然语言处理交叉技术领域，该方法包括：以多组互相对应的样本图像、样本问题和已标注的样本答案候选项，训练视觉常识推理模型；该训练过程包括：获取样本图像、样本问题和样本答案候选项的视觉特征和初始语境句子表示；根据视觉上下文引导以及知识嵌入，学习样本问题和样本答案候选项基于知识的句子表示以及知识感知注意向量；融合知识感知注意向量与视觉特征得到融合特征，以此训练视觉常识推理模型；将待推理图像、待推理问题和多个推理答案候选项输入至训练完成的视觉常识推理模型，输出推理结果，实现准确推理，提升了视觉常识推理任务的性能。

本发明授权基于知识感知注意力网络的视觉常识推理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识感知注意力网络的视觉常识推理方法，其特征是，包括： 以多组互相对应的样本图像、样本问题和已标注的样本答案候选项为样本训练集，训练所构建的视觉常识推理模型；训练过程包括： 获取样本图像中视觉对象的视觉特征，获取样本问题和样本答案候选项的初始语境句子表示； 根据视觉上下文引导，自适应提取样本问题和样本答案候选项中的与视觉相关的重要信息，学习获得样本问题和样本答案候选项基于知识的句子表示，再通过知识嵌入，学习样本问题和样本答案候选项的知识感知注意向量； 将获取的知识感知注意向量与视觉特征进行融合，获取融合特征，以此训练视觉常识推理模型； 将待推理图像、待推理问题和多个推理答案候选项输入至训练完成的视觉常识推理模型，输出推理结果； 所述根据视觉上下文引导，自适应提取样本问题和样本答案候选项中的与视觉相关的重要信息，学习获得样本问题和样本答案候选项基于知识的句子表示，包括：在视觉信息的引导下，利用基于BERT的预训练语言模型ZEN，通过语法匹配算法，筛选得到样本问题和样本答案候选项中与视觉特征相关的词组，以此构建词组候选集合；聚集词组候选集合中各词组在视觉特征中的嵌入表示，通过上下文引导，学习样本问题和样本答案候选项的基于知识的句子表示； 所述通过知识嵌入，学习样本问题和样本答案候选项的知识感知注意向量，包括：根据样本问题和样本答案候选项的初始语境句子表示和基于知识的句子表示，分别计算样本问题和样本答案候选项的注意矩阵和基于知识的注意矩阵；在注意矩阵和基于知识的注意矩阵上确定行和列的最大汇集，分别为样本问题和样本答案候选项生成基于视觉上下文的注意向量和基于知识的注意向量；将两个注意向量合并，得到样本问题和样本答案候选项的初始知识感知注意向量；将初始知识感知注意向量与整个句子向量进行点积，分别获得样本问题和样本答案候选项最终的知识感知注意向量。

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山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学，其通讯地址为：250014 山东省济南市历下区科院路19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”。

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