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龙图腾网获悉国家电网有限公司大数据中心;国网信息通信产业集团有限公司;国网浙江省电力有限公司信息通信分公司申请的专利多模态样本修正方法、系统、机器可读存储介质和处理器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：CN120429810B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202510408505.X，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权多模态样本修正方法、系统、机器可读存储介质和处理器是由陈振宇;闫华光;杜建光;廖小琦;李继伟;沈潋;杨诗语;朱彤;梁翀;薛濛;浦正国;沈潇军;冯珺;赵帅;王艺丹;宋昊旻设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态样本修正方法、系统、机器可读存储介质和处理器在说明书摘要公布了：本发明实施例提供多模态样本修正方法、系统、机器可读存储介质和处理器，属于样本修正技术领域。所述多模态样本修正方法包括：获取大模型中的图像样本信息和文本样本信息；将所述图像样本信息和文本样本信息输入到模态编码器中，以得到图像样本特征和文本样本特征；将所述图像样本特征和文本样本特征输入到大语言模型骨干网络中，生成信号令牌；将所述信号令牌映射到固定维度向量空间，以得到图像线性函数和文本线性函数；根据获取到的图像线性函数和文本线性函数；将对齐的所述图像样本特征和文本样本特征进行深度融合；将所述融合特征送入到知识图谱引导的K‑adapter模型中。该多模态修正方法可以高效的对多模态数据进行融合并对多模态数据进行修正。

本发明授权多模态样本修正方法、系统、机器可读存储介质和处理器在权利要求书中公布了：1.一种多模态样本修正方法，其特征在于，所述多模态样本修正方法包括： 获取大模型中的图像样本信息和文本样本信息； 将所述图像样本信息和文本样本信息输入到模态编码器中，以得到图像样本特征和文本样本特征； 将所述图像样本特征和文本样本特征输入到大语言模型骨干网络中，生成信号令牌； 将所述信号令牌映射到固定维度向量空间，以得到图像线性函数和文本线性函数； 根据获取到的图像线性函数和文本线性函数，将所述图像样本特征和文本样本特征对齐，包括： 构建基于知识蒸馏方法的第一学生网络和第二学生网络，在所述图像样本特征和文本样本特征输入后输出对应的预测输出，所述预测输出包括图像样本特征和文本样本特征之间的相似度； 根据获取到的预测输出，通过公式4计算两个学生网络之间的散度： ，公式4 其中，表示第一学生网络的预测输出，表示第二学生网络的预测输出，并将一个学生网络中的预测输出作为另一个学生网络中的软标签，表示散度，表示标签为的输入； 获取所述散度，并根据获取到的散度通过公式5计算所述图像样本特征和文本样本特征匹配的交叉熵损失函数： ，公式5 其中，表示第一学生网络与图像样本特征和文本样本特征的真实标签之间的交叉熵损失，表示衰减因子； 根据所述交叉熵损失函数对所述第一学生网络和第二学生网络进行优化，并根据公式4得到的散度将最优的所述图像样本特征和文本样本特征进行对齐； 将对齐的所述图像样本特征和文本样本特征进行深度融合，以得到融合特征； 将所述融合特征送入到知识图谱引导的K-adapter适配器层模型中，以对所述融合特征对应的图像样本信息和文本样本信息进行修复。

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国家电网有限公司大数据中心;国网信息通信产业集团有限公司;国网浙江省电力有限公司信息通信分公司，其通讯地址为：100052 北京市西城区骡马市大街18号中再中心；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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