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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利多粒度对齐的文本分子检索模型的训练、检索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：CN119474396B 。

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：202411278245.0，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权多粒度对齐的文本分子检索模型的训练、检索方法及装置是由苏劲松;闵子君;刘冰帅;宋佳;张亮设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本多粒度对齐的文本分子检索模型的训练、检索方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出了一种多粒度对齐的文本分子检索模型的训练、检索方法及装置，该训练方法包括获取分子异构图和对应的文本描述，分子异构图包括原子节点、子结构节点和分子节点，分子节点与全部子结构节点相连，每个子结构节点与其包括的原子节点相连；构建文本分子检索模型，并将文本描述输入到文本分子检索模型以得到词元表示和句子表示；将分子异构图输入到文本分子检索模型以得到原子表示、子结构表示和分子表示；将词元表示和子结构表示之间的对齐关系建模成最优传输问题，并聚合与每个子结构表示对齐的词元表示，以得到多词元表示；采用对比学习损失函数优化多粒度之间的对齐，以得到训练好的文本分子检索模型；从而提高检索结果的准确性。

本发明授权多粒度对齐的文本分子检索模型的训练、检索方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多粒度对齐的文本分子检索模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取分子异构图和每个分子异构图对应的文本描述，其中，所述分子异构图包括原子节点、子结构节点和分子节点，分子节点与全部子结构节点相连，每个子结构节点与其包括的原子节点相连； 构建文本分子检索模型，其中，所述文本分子检索模型包括文本编码器和分子编码器； 将所述每个分子异构图对应的文本描述输入到所述文本编码器进行编码，以得到词元表示和句子表示； 将所述分子异构图输入到所述分子编码器进行编码，以得到原子表示、子结构表示和分子表示； 将所述词元表示和所述子结构表示之间的对齐关系建模成最优传输问题，并聚合与每个子结构表示对齐的词元表示，以得到多词元表示； 采用对比学习损失函数优化词元和原子之间的对齐、多词元和子结构之间的对齐、句子和分子之间的对齐，以得到训练好的文本分子检索模型； 其中，将所述词元表示和所述子结构表示之间的对齐关系建模成最优传输问题，并聚合与每个子结构表示对齐的词元表示，以得到多词元表示，包括： 将所述词元表示和所述子结构表示作为两个独立的分布，并将余弦距离作为两个表示之间的传输代价； 采用最优传输的非精确邻近点方法获得传输代价最小的最优传输方案； 根据所述传输代价最小的最优传输方案得到所述词元表示和所述子结构表示之间的对齐关系，以便聚合与每个子结构表示对齐的词元表示，以得到多词元表示。

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