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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利跨模态分子信息检索方法、系统、设备和介质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：CN118069900B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202410192954.0，技术领域涉及：G06F16/903；该发明授权跨模态分子信息检索方法、系统、设备和介质是由任智祥;刘朋飞;赵天宇;田永鸿设计研发完成，并于2024-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本跨模态分子信息检索方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种跨模态分子信息检索方法、系统、设备和介质，其中，本申请采用多模态融合方法，通过模态提取编码器计算对比损失获取分子信息的图结构、图像和文本数据等单模态表示，以使图结构信息和图像信息对齐以补充和丰富文本信息，并通过模态融合编码器计算融合损失获取分子信息的多模态表示，实现图结构、图像和文本等不同模态数据的融合，进而在应用过程中，可以基于分子数据库中分子信息的多模态表示，根据目标分子信息的目标模态数据和目标查询条件进行分子跨模态检索，满足处理多模态信息需求查询，从而提高分子信息检索的准确性和效率。

本发明授权跨模态分子信息检索方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种跨模态分子信息检索方法，其特征在于，包括： 从预设数据集中得到表征分子信息的多模态数据，所述多模态数据包括文本数据、图像数据和图结构数据； 构建多模态分子信息模型，所述多模态分子信息模型包括模态提取编码器和模态融合编码器，其中，所述模态提取编码器包括文本编码器、图像编码器和图结构编码器，所述模态提取编码器用于根据所述多模态数据得到多个单模态表示，所述单模态表示包括文本模态表示、图像模态表示和图结构模态表示，所述模态融合编码器包括有多层交叉注意力层，所述模态融合编码器用于将表征同一分子信息的所述文本模态表示、所述图像模态表示和所述图结构模态表示作为模态组输入到多层所述交叉注意力层，通过多层所述交叉注意力层中预设的归一化指数函数计算出所述模态组对应的融合权重系数组，并根据所述融合权重系数组对所述模态组中的各模态表示进行加权计算，得到多模态表示； 将所述多模态数据输入到所述多模态分子信息模型，计算多个所述单模态表示对应的对比损失，根据所述对比损失训练并优化所述模态提取编码器；以及计算所述文本模态表示、所述图像模态表示以及所述图结构模态表示与所述多模态表示之间的表示相似度，并根据所述表示相似度计算融合损失，以最小化所述融合损失为目标，更新所述模态融合编码器中的所述融合权重系数组； 获取目标分子信息的目标模态数据和目标查询条件，将所述目标模态数据输入至所述多模态分子信息模型，得到所述目标模态数据和所述目标查询条件对应的多模态检索结果。

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