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龙图腾网获悉中国石油大学(北京)申请的专利基于结构化语法信息的视频内容理解方法、装置、电子设备及存储介质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：CN120976832B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511110423.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于结构化语法信息的视频内容理解方法、装置、电子设备及存储介质是由曹倩雯;王宸;聂一凡;马进荣设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于结构化语法信息的视频内容理解方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请在计算机应用技术领域，公开了基于结构化语法信息的视频内容理解方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：将训练样本输入目标模型进行内容理解处理，得到预测文本，并构建预测文本对应的句法树；计算句法树与参考文本的句法树之间的句法树编辑距离；利用句法树编辑距离计算语言结构损失，利用语言结构损失对目标模型的模型参数进行更新；在训练好目标模型的模型参数的情况下，获取目标视频；将目标视频输入目标模型进行处理，得到目标视频的内容文本。在本申请中，基于语法树算出的语言结构损失训练目标模型，可对目标视频进行理解，从而得到具备语法准确、句子结构合理且自然的内容文本。

本发明授权基于结构化语法信息的视频内容理解方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于结构化语法信息的视频内容理解方法，其特征在于，包括： 将训练样本输入目标模型进行内容理解处理，得到预测文本，并构建所述预测文本对应的句法树； 计算所述句法树与参考文本的句法树之间的句法树编辑距离；使用句法分析器分别解析生成的预测文本和参考文本的句法树，对两棵句法树进行节点对齐并计算使两棵树相同所需的最小编辑操作代价；将所述最小编辑操作代价确定为所述句法树编辑距离； 利用所述句法树编辑距离计算语言结构损失，利用所述语言结构损失对所述目标模型的模型参数进行更新；其中，语言结构损失计算公式：，其中为权重参数，为生成文本与参考文本节点数的最大值； 在训练好所述目标模型的模型参数的情况下，获取目标视频； 将所述目标视频输入所述目标模型进行处理，得到所述目标视频的内容文本； 其中，利用所述语言结构损失对所述目标模型的模型参数进行更新，包括： 计算所述预测文本与所述参考文本对应的自回归语言建模损失； 计算所述预测文本与所述参考文本对应的掩码语言建模损失； 联合所述自回归语言建模损失、所述掩码语言建模损失和所述语言结构损失调整所述模型参数； 其中，计算所述预测文本与所述参考文本对应的自回归语言建模损失，包括： 利用解码器自回归地生成所述预测文本的过程中，计算每一步预测词与真实词的掩码语言建模损失；其中，预测词为所述预测文本中的词，所述真实词为所述参考文本中的词；基于掩码机制对预测文本中的随机掩码位置进行预测，计算预测结果与真实词之间的差异，得到掩码语言建模损失。

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