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龙图腾网获悉华清未央(北京)科技有限公司申请的专利一种基于语义信息的跨模态异构数据检索方法和系统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：CN121167001B 。

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：202511704419.X，技术领域涉及：G06F16/908；该发明授权一种基于语义信息的跨模态异构数据检索方法和系统是由何召阳;朱文宇;韩鑫;程亚皓设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义信息的跨模态异构数据检索方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于语义信息的跨模态异构数据检索方法和系统，涉及跨模态学习技术领域，本申请通过获取跨模态异构数据和用户角色信息，跨模态异构数据包括文档类数据、代码类数据以及结构化数据；基于预设的权限语义匹配规则，确定用户角色信息对应的细颗粒度访问权限范围，并从跨模态异构数据中筛选出符合细颗粒度访问权限范围的目标跨模态异构数据集；基于高并发场景下的索引性能需求，将目标跨模态异构数据集进行语义特征提取和融合处理，以生成统一的语义索引；基于统一的语义索引和用户查询需求，执行跨模态检索，得到跨模态异构数据检索结果，实现了安全、高效且语义精准的跨模态异构数据检索。

本发明授权一种基于语义信息的跨模态异构数据检索方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于语义信息的跨模态异构数据检索方法，其特征在于，包括： 获取跨模态异构数据和用户角色信息，所述跨模态异构数据包括文档类数据、代码类数据以及结构化数据； 基于预设的权限语义匹配规则，确定所述用户角色信息对应的细颗粒度访问权限范围，并从所述跨模态异构数据中筛选出符合所述细颗粒度访问权限范围的目标跨模态异构数据集； 基于高并发场景下的索引性能需求，将所述目标跨模态异构数据集进行语义特征提取和融合处理，以生成统一的语义索引； 基于所述统一的语义索引和用户查询需求，执行跨模态检索，得到跨模态异构数据检索结果； 基于预设的权限语义匹配规则，确定所述用户角色信息对应的细颗粒度访问权限范围，并从所述跨模态异构数据中筛选出符合所述细颗粒度访问权限范围的目标跨模态异构数据集，包括： 从所述用户角色信息中提取出角色等级、部门类别以及业务权限标签，将所述角色等级、所述部门类别以及所述业务权限标签，与预设的权限语义匹配规则进行多维度综合匹配，以确定与所述用户角色信息对应的细颗粒度访问权限范围； 基于预设的数据语义类别标注规则，将所述跨模态异构数据进行类别标注，得到数据标注结果，所述数据标注结果包括文档类数据标注结果、代码类数据标注结果以及结构化数据标注结果； 选择所述数据标注结果中属于所述细颗粒度访问权限范围对应的数据语义类别的目标跨模态异构数据集； 基于高并发场景下的索引性能需求，将所述目标跨模态异构数据集进行语义特征提取和融合处理，以生成统一的语义索引，包括： 基于高并发场景下的索引性能需求，对历史跨模态异构数据的处理记录进行特征解析，得到语义特征提取规则，并对历史跨模态异构数据进行语义关联分析，得到不同模态数据的语义关联特征，基于所述语义关联特征，构建语义融合规则； 基于所述语义特征提取规则，对所述目标跨模态异构数据集进行语义特征提取，得到语义特征结果； 基于所述语义融合规则，将所述语义特征结果中的文档类特征、代码类特征以及结构化数据特征分别转换为文档类语义向量、代码类语义向量以及结构化语义向量； 将所述文档类语义向量、所述代码类语义向量以及所述结构化语义向量进行融合，生成统一的语义索引。

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华清未央(北京)科技有限公司，其通讯地址为：100084 北京市海淀区大牛房二环路19号院5号楼1至5层101；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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