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龙图腾网获悉云南师范大学申请的专利一种基于多模态语义分析的教育资源管理方法及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：CN119848326B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510328193.1，技术领域涉及：G06F16/953；该发明授权一种基于多模态语义分析的教育资源管理方法及系统是由方玉萍设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态语义分析的教育资源管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及教育资源管理技术领域，公开了一种基于多模态语义分析的教育资源管理方法及系统，所述方法包括获取教育资源数据和用户相关数据，然后再分别输入到预设的文本特征模型、图像特征模型、音频特征模型和视频特征模型中，得到文本特征、图像特征、音频特征和视频特征，然后根据上述分别计算得到文本特征向量、图像特征向量、音频特征向量和视频特征向量以及基于多模态语义融合模型，计算它们之间的注意力权重；根据所述注意力权重，将它们加权平均后，得到资源表示向量并输入聚类库中，然后对用户检索的教育资源进行评分，将评分大于最优评分阈值的教育资源输出。本方法具有以下效果：能使教育资源管理系统进行精准的资源搜索和推荐。

本发明授权一种基于多模态语义分析的教育资源管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态语义分析的教育资源管理方法，其特征在于，由计算机执行，包括： 获取教育资源数据和用户相关数据；其中，所述用户相关数据为用户点击的资源名称、资源对应的知识点、资源对应的标签数据； 根据所述教育资源数据和所述用户相关数据分别输入到预设的文本特征模型、图像特征模型、音频特征模型和视频特征模型中，得到文本特征、图像特征、音频特征和视频特征； 根据所述文本特征、所述图像特征、所述音频特征和所述视频特征，分别计算得到文本特征向量、图像特征向量、音频特征向量和视频特征向量； 基于多模态语义融合模型，计算所述文本特征向量、所述图像特征向量、所述音频特征向量、所述视频特征向量之间的注意力权重； 根据所述注意力权重，将所述文本特征向量、所述图像特征向量、所述音频特征向量以及所述视频特征向量加权平均后，得到资源表示向量； 将所述资源表示向量输入聚类库中，将与所述资源表示向量的距离小于预设的目标距离的所有资源输出为用户检索的教育资源； 对所有所述用户检索的教育资源进行评分，对评分超过预先配置的最优评分阈值的教育资源进行输出操作； 其中，所述的基于多模态语义分析的教育资源管理方法，其特征在于，所述基于多模态语义融合模型，计算所述文本特征向量、所述图像特征向量、所述音频特征向量、所述视频特征向量之间的注意力权重，包括： 通过以下公式构建多模态语义融合模型： 通过以下公式计算文本特征向量和图像特征向量之间的注意力权重： 通过以下公式计算视频特征向量的注意力权重： 通过以下公式计算音频特征向量的注意力权重： 其中，分别表示文本数据与图像数据之间的注意力权重、视频数据的注意力权重及音频数据的注意力权重；表示激活函数；表示可学习的权重矩阵，用于双线性变换；分别表示文本特征向量、图像特征向量、音频特征向量和视频特征向量；表示资源对应的文本特征向量和图像特征向量之间的注意力权重，表示资源对应的视频特征向量的注意力权重，表示资源对应的音频特征向量的注意力权重；分别表示文本特征向量、图像特征向量的维度；表示视频特征向量的维度；表示音频特征向量的维度；和表示可学习的权重矩阵，用于多头注意力变换； 其中，所述的基于多模态语义分析的教育资源管理方法，其特征在于，所述根据所述注意力权重，将所述文本特征向量、所述图像特征向量、所述音频特征向量以及所述视频特征向量加权平均后，得到资源表示向量，包括： 通过以下公式计算资源表示向量： 其中，表示资源表示向量；表示资源对应的文本特征向量和图像特征向量之间的注意力权重，表示资源对应的视频特征向量的注意力权重，表示资源对应的音频特征向量的注意力权重；分别表示文本特征向量、图像特征向量、音频特征向量和视频特征向量。

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云南师范大学，其通讯地址为：650500 云南省昆明市呈贡区聚贤街768号(云南师范大学)；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”。