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龙图腾网获悉中电信数智科技有限公司;北京邮电大学申请的专利一种基于训练数据重划分的鲁棒视频文本跨模态检索方法和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：CN116450884B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310607625.3，技术领域涉及：G06F16/783；该发明授权一种基于训练数据重划分的鲁棒视频文本跨模态检索方法和装置是由胡林;冯泽润;郭彩丽;杨洋;刘芳芳设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于训练数据重划分的鲁棒视频文本跨模态检索方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于训练数据重划分的鲁棒视频文本跨模态检索方法和装置，该方法根据带噪数据的特性将其划分为正确、困难和带噪三个子集，并设计统一训练目标优化样本对之间在公共空间的距离关系，实现在任意带噪噪声比例条件下模型的鲁棒训练，保持视频文本跨模态检索的精度稳定性。

本发明授权一种基于训练数据重划分的鲁棒视频文本跨模态检索方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于训练数据重划分的鲁棒视频文本跨模态检索方法，其特征在于，该方法包括： 步骤S0，利用带噪数据集训练两个网络结构相同的模型A和模型B进行预热，得到两个预热后模型； 步骤S1，分别计算两个预热后模型中所有样本对的损失函数值； 步骤S2，根据所述损失函数值，分别拟合两个预热后模型的二元高斯混合模型； 步骤S3，利用拟合的所述二元高斯混合模型，根据对应均值较大高斯元的后验概率，重新划分训练集为三个子集； 步骤S4，利用重新划分得到的所述三个子集，分别平滑每个子集的语义匹配标签； 步骤S5，根据每个子集的所述语义匹配标签，构建三元组损失函数的自适应间隔值； 步骤S6，根据所述自适应间隔值，约束样本对之间的相似度关系，并对两个预热后模型分别进行微调训练； 步骤S6具体包括： 步骤S600，将自适应间隔值和替换三元组损失函数中的间隔值α得到自适应间隔三元组损失函数用于模型A的预热模型后续微调训练M′个轮次，然后得到微调训练后的模型A， 其中，i表示序号；v表示视频文本样本对中的视频；t表示视频文本样本对中的文本； 具体计算方式为： 其中[x]+＝maxx,0表示函数计算结果仅取正值，其余情况函数值赋零； 步骤S601，将自适应间隔值和替换三元组损失函数中的间隔值α得到自适应间隔三元组损失函数用于模型B的预热模型后续微调训练M′个轮次，然后得到微调训练后的模型B，具体计算方式为： 其中[x]+＝maxx,0表示函数计算结果仅取正值，其余情况函数值赋零； 步骤S7，利用微调后的模型实现视频文本跨模态检索； 根据带噪数据的特性将其划分为正确、困难和带噪三个子集，并设计统一训练目标优化样本对之间在公共空间的距离关系，实现在任意带噪噪声比例条件下模型的鲁棒训练； 上述步骤中，自适应间隔值的计算方式如下： 构建关于模型A的预热模型视频部分三元组损失函数的自适应间隔值 构建关于模型A的预热模型文本部分三元组损失函数的自适应间隔值 构建关于模型B的预热模型视频部分三元组损失函数的自适应间隔值 构建关于模型B的预热模型文本部分三元组损失函数的自适应间隔值 其中，m为超参数；为针对模型A的语义匹配标签；为针对模型B的语义匹配标签；为视频困难样本的语义匹配标签；为文本困难样本的语义匹配标签；为视频困难样本的语义匹配标签；为文本困难样本的语义匹配标签。

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