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龙图腾网获悉北京电子科技学院申请的专利一种面向中文用户的隐私保护的跨模态图文检索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：CN119167412B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202410984542.0，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种面向中文用户的隐私保护的跨模态图文检索方法是由张克君;徐少飞;李鹏程;王文彬;王钧;邹兵;杨翔;宋宇拓;徐凌韵;韩朋志设计研发完成，并于2024-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向中文用户的隐私保护的跨模态图文检索方法在说明书摘要公布了：本申请提出了一种面向中文用户的隐私保护的跨模态图文检索方法，该方法包括：用户向私有服务器提交图文数据，通过高效参数微调方法设计的特征提取模型将图文特征映射至同一语义空间并采用非对称标量积技术加密；将加密后的图文数据与图文数据特征一同上传至云服务器，云服务器构建加密数据的分层图索引；当用户查询时，私有服务器提取并加密查询特征，云服务器通过已建好的索引结构执行近似最近邻搜索，返回加密结果给私有服务器解密，最终将明文结果送达用户。本申请可以实现在保护用户数据隐私安全的同时，为用户提供针对其存储于第三方云服务器上的图文数据的跨模态检索服务，并且具有较高的检索精度和检索效率，以及较低的训练开销。

本发明授权一种面向中文用户的隐私保护的跨模态图文检索方法在权利要求书中公布了：1.一种面向中文用户的隐私保护的跨模态图文检索方法，其特征在于，包括： 响应于接收到用户发送的图文数据，利用私有服务器上部署的特征提取模型对所述图文数据进行特征提取，并将提取到的图文数据的特征嵌入映射在同一语义空间下；所述特征提取模型的训练过程，包括：对于图文检索任务和图片的零样本分类任务，分别结合对比学习和多标签学习的训练方式，使用大规模的通用领域的中文图文数据集对加入的GeneralAdapter模块进行训练； 分别使用文本加密技术和图片加密技术对用户的图文数据中的文本与图片进行加密，以及利用非对称标量积保留加密技术对提取到的图文数据的特征进行加密，将加密的图文数据与加密的图文数据特征集合发送至云服务器； 响应于用户发起查询请求，对用户输入的查询内容进行特征提取和加密，得到加密的查询陷门并将所述查询陷门发送至云服务器； 响应到接收到云服务器返回加密的查询结果，对加密的查询结果进行解密，将解密后的明文查询结果返回给用户； 所述特征提取模型以冻结原有的全部权重参数的中文多模态预训练大模型CN-CLIP为基础模型，通过在原有基础模型的文本端前加入GeneralAdapter模块构建，所述GeneralAdapter模块包括一组可学习的向量伪提示Pseudoprompts以及一个能够将可学习的向量Pseudoprompts映射到特定语义空间下的模型组件PromptEncoder。

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