跨模态处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质

发明专利有效专利

申请号：
CN202010238730.0
IPC分类号：G06K9/62;G06K9/34;G06K9/20
申请日期：
2020-03-30
申请人：
北京百度网讯科技有限公司

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著录项信息

专利名称	跨模态处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质
申请号	CN202010238730.0	申请日期	2020-03-30
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2020-07-28	公开/公告号	CN111461203A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;K;9;/;3;4;;;G;0;6;K;9;/;2;0查看分类表>
申请人	北京百度网讯科技有限公司	申请人地址	北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	北京百度网讯科技有限公司	当前权利人	北京百度网讯科技有限公司
发明人	牛国成;何伯磊;肖欣延
代理机构	北京清亦华知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	石茵汀

摘要

本申请公开了跨模态处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质，涉及自然语言处理技术领域。具体实现方案为：获取样本集，样本集包括多个语料和多个图像，根据样本集，生成多个训练样本，每一个训练样本是至少一个语料与对应的至少一个图像的组合，采用多个训练样本，对语义模型进行训练，以使语义模型学习得到语料与图像组合的语义向量，采用经过训练的语义模型，进行语料和图像之间的跨模态处理，通过将语料和对应的图像的组合进行训练，使得语义模型学习到了语料和对应的图像之间的语义关联，提高了语义模型的训练效果，解决了现有技术中，多模态处理时，针对每一种模态单独训练，隔离了不同模态间的语义关联，使得训练得到的模型效果较差。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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