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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利一种基于文本核心的多模态意图识别方法及相关设备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：CN121030247B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511569550.X，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于文本核心的多模态意图识别方法及相关设备是由李沁;李琪;欧阳妙成;彭晗设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于文本核心的多模态意图识别方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请涉及意图识别技术领域，提供了一种基于文本核心的多模态意图识别方法及相关设备，该方法包括：获取目标对象与所处环境进行交互时的多个模态的交互数据，并对每个交互数据进行特征提取，得到每个模态的数据特征；获取每两个模态之间单向的连接权重，并基于所有连接权重构建非文本模态结构方程和文本模态结构方程；根据非文本模态结构方程和文本模态结构方程，对每个模态的数据特征进行虚假消除，得到每个模态的纯净特征；对所有纯净特征进行特征融合，得到目标对象的融合特征；根据融合特征对目标对象进行意图识别，得到目标对象的意图识别结果。本申请的方法能够提高意图识别的精准程度。

本发明授权一种基于文本核心的多模态意图识别方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于文本核心的多模态意图识别方法，其特征在于，包括： 获取目标对象与所处环境进行交互时的多个模态的交互数据，并对每个交互数据进行特征提取，得到每个模态的数据特征；多个模态包括文本模态和多个非文本模态； 获取每两个模态之间单向的连接权重，并基于所有连接权重构建非文本模态结构方程和文本模态结构方程；所述连接权重用于描述两个模态之间的相关程度，所述非文本模态结构方程用于将文本模态的交互数据转换为非文本模态的数据特征，所述文本模态结构方程用于将所有非文本模态的交互数据转换为文本模态的数据特征； 根据所述非文本模态结构方程和所述文本模态结构方程，对每个模态的数据特征进行虚假消除，得到每个模态的纯净特征；每个模态的纯净特征为该模态对应的数据特征中与其他模态的数据特征相关的部分； 对所有纯净特征进行特征融合，得到所述目标对象的融合特征； 根据所述融合特征对所述目标对象进行意图识别，得到所述目标对象的意图识别结果； 其中，所述根据所述非文本模态结构方程和所述文本模态结构方程，对每个模态的数据特征进行虚假消除，得到每个模态的纯净特征，包括： 根据所述非文本模态结构方程和所述文本模态结构方程计算每个模态的数据特征的虚假关联分量；模态的虚假关联分量为该模态对应的数据特征中与其他模态的数据特征不相关的部分； 分别针对每个所述模态，从所述模态的数据特征中消除虚假关联分量，得到所述模态的纯净特征；模态的纯净特征为该模态对应的数据特征中与其他模态的数据特征相关的部分。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南工商大学，其通讯地址为：410205 湖南省长沙市岳麓区岳麓大道569号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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