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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双向动态交互的多模态语义理解方法、装置和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：CN121614679B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202610137863.6，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于双向动态交互的多模态语义理解方法、装置和设备是由蒋林承;黄婷姣;李硕豪;谭真;宋省身;乔凤才设计研发完成，并于2026-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双向动态交互的多模态语义理解方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于双向动态交互的多模态语义理解方法、装置和设备。方法包括：获取模因样本，构建含特征提取、融合及多任务分类模块的联合学习模型；通过特征提取模块，以思维链提示引导多模态大模型生成视觉、仇恨及隐喻描述，经预训练多模态编码器将描述与对应模态数据融合编码，得到融合编码向量，通过特征融合模块，对向量归一化、统一维度映射后，经逐元素差分、全局差分特征计算、门控加权求和及残差叠加，得到全局融合特征，基于该特征同步分类仇恨与隐喻信息，通过含两类损失的联合损失函数训练模型，对待分类模因输出分类结果。采用本方法能够精准识别借隐喻包装的仇恨类模因，为社交媒体平台合规治理提供高效技术支撑。

本发明授权基于双向动态交互的多模态语义理解方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于双向动态交互的多模态语义理解方法，其特征在于，所述方法包括： 获取模因样本，所述模因样本包含图像数据和文本数据； 构建联合学习模型，所述联合学习模型包括特征提取模块、特征融合模块和多任务分类模块； 通过所述特征提取模块，基于思维链提示引导多模态大模型生成所述图像数据的视觉描述以及所述文本数据的仇恨描述和隐喻描述，利用预训练的多模态编码器将各类描述分别与对应模态数据融合编码，得到对应的融合编码向量； 通过所述特征融合模块，对各所述融合编码向量进行归一化、统一维度映射，对任意两类映射后向量进行逐元素差分，根据每个向量与其他向量的差分结果的均值得到全局差分特征，根据全局差分特征得到各向量的门控权重，基于门控权重对映射后向量加权求和，再与归一化处理后的结果残差叠加，得到全局融合特征； 通过所述多任务分类模块，根据所述全局融合特征同步进行仇恨信息和隐喻信息分类； 利用模因样本和联合损失函数训练所述联合学习模型，得到训练好的联合学习模型；所述联合损失函数包括仇恨分类损失和隐喻分类损失； 将待分类模因输入训练好的联合学习模型，输出仇恨信息分类结果和隐喻信息分类结果。

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