西安科技大学叶鸥获国家专利权
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龙图腾网获悉西安科技大学申请的专利大语言模型引导伪标签增强的半监督视频描述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：CN120932159B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202511394804.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权大语言模型引导伪标签增强的半监督视频描述生成方法是由叶鸥;任帅;于振华;王荣康;张蕴;张文超;邓军设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本大语言模型引导伪标签增强的半监督视频描述生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了大语言模型引导伪标签增强的半监督视频描述生成方法，包括：构建双路协同框架，所述双路协同框架包括视频级粗粒度伪标签生成分支和高置信度视觉元组生成分支；分别将带有基描述的视频预处理后输入双路协同框架，生成视频级粗粒度伪标签和高置信度视觉元组；将高置信度视觉元组作为细粒度视觉提示，与视频级粗粒度伪标签一同输入LLaMA大语言模型，在大语言模型的引导下完成对视频级粗粒度伪标签的增强；通过迭代自训练优化并生成最终视频描述。本发明方法，解决了现有技术中存在的少量基描述的利用未充分借助先验知识，难以充分捕捉视频结构化语义要素的细粒度差异，导致生成的视频描述出现语义偏差的问题。
本发明授权大语言模型引导伪标签增强的半监督视频描述生成方法在权利要求书中公布了：1.大语言模型引导伪标签增强的半监督视频描述生成方法，其特征在于，具体包括如下步骤： 步骤1：构建双路协同框架，所述双路协同框架包括视频级粗粒度伪标签生成分支和高置信度视觉元组生成分支； 步骤2：分别将带有基描述的视频预处理后输入双路协同框架，生成视频级粗粒度伪标签和高置信度视觉元组； 步骤3：将高置信度视觉元组作为细粒度视觉提示，与视频级粗粒度伪标签一同输入LLaMA大语言模型，在LLaMA大语言模型的引导下完成对视频级粗粒度伪标签的增强； 步骤4：通过迭代自训练优化并生成最终视频描述。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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