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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于知识增强和多任务学习的语义理解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：CN121211383B 。

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：202511790293.2，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于知识增强和多任务学习的语义理解方法和装置是由蒋林承;黄婷姣;宋省身;肖卫东;谭真;李硕豪;乔凤才设计研发完成，并于2025-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识增强和多任务学习的语义理解方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于知识增强和多任务学习的语义理解方法和装置。所述方法包括：根据不同任务定制提示词模板，根据提示词模板，引导大模型从图像信息和文本信息中提取目标词信息，根据任务的语义理解信息，对目标词信息进行去噪，得到结构化常识，通过结构化常识、图像信息和文本信息输入预训练模型生成结构化知识库，将单模态理解信息、任务信息、原始文本理解信息以及原始图像理解信息注入多任务学习框架中，进行联合训练，通过更新的常识信息流调整学习参数，得到用于进行语义理解的多任务学习框架。采用本方法能够提高准确性。

本发明授权基于知识增强和多任务学习的语义理解方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于知识增强和多任务学习的语义理解方法，其特征在于，所述方法包括： 根据不同任务定制提示词模板，根据所述提示词模板，引导大模型从图像信息和文本信息中提取目标词信息，根据任务的语义理解信息，对所述目标词信息进行去噪，得到结构化常识，通过结构化常识、图像信息和文本信息输入预训练模型生成结构化知识库；所述结构化知识库包括：基于结构化知识库中文本得到的单模态理解信息、任务对应的结构化常识得到的任务信息、原始文本理解信息以及原始图像理解信息； 将所述单模态理解信息、所述任务信息、所述原始文本理解信息以及原始图像理解信息注入多任务学习框架中，进行联合训练，通过更新的常识信息流调整学习参数，得到用于进行语义理解的多任务学习框架；所述多任务学习框架中包括语义感知权重计算模块；所述方法包括： 将所述单模态理解信息、所述任务信息注入多任务学习框架的语义感知权重计算模块为： 其中，表示单模态理解权重，表示任务理解权重，表示感知权重，表示任务信息，表示单模态理解信息，上标T表示矩阵的转置，表示常量，表示可学习的参数矩阵，偏差是可学习参数； 所述多任务学习框架中包括多源语义感知网络；所述方法包括： 将所述原始文本理解信息以及原始图像理解信息注入多任务学习框架的多源语义感知网络为： 其中，是可学习参数矩阵，是可学习参数，是超参数，其取值范围为[0,1]，表示原始文本理解信息，表示原始图像理解信息，是多个任务的所述感知权重组成的权重矩阵，表示常识信息流。

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