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龙图腾网获悉南通佑铭科技有限公司申请的专利基于跨模态相似度文本挖掘数据查询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：CN119311854B 。

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：202411620278.9，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权基于跨模态相似度文本挖掘数据查询方法及系统是由王力;张小辉;吴宇;顾佳卫;梁化洲设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨模态相似度文本挖掘数据查询方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于跨模态相似度文本挖掘数据查询方法及系统，涉及数据挖掘技术领域，包括一种基于跨模态相似度的文本挖掘数据查询方法及系统，属于自然语言处理技术领域。该方法通过构建多层级特征提取网络，分别获取文本、图像和时序特征向量；利用自适应跨模态对比学习网络实现特征融合，构建跨模态相似度矩阵；采用多层级筛选模型对目标文本进行分层筛选，获取候选文本集合；基于图神经网络构建文本关系推理模块，通过多任务学习框架完成文本聚类和关系预测。本发明提高了跨模态文本数据查询的准确性，增强了特征融合的自适应性，实现了高效的文本关系挖掘。

本发明授权基于跨模态相似度文本挖掘数据查询方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于跨模态相似度文本挖掘数据查询方法，其特征在于，包括： 获取待查询文本和预设文本库中的目标文本，所述目标文本包括图像特征数据和时序关系数据；构建多层级特征提取网络，所述多层级特征提取网络包括文本特征提取模块、图像特征提取模块以及时序特征提取模块；将所述待查询文本输入所述文本特征提取模块得到文本多维特征向量，将所述图像特征数据输入所述图像特征提取模块得到图像多维特征向量，将所述时序关系数据输入所述时序特征提取模块得到时序多维特征向量； 构建自适应跨模态对比学习网络，所述自适应跨模态对比学习网络包括特征融合子网络和动态权重调整模块；将所述文本多维特征向量、所述图像多维特征向量和所述时序多维特征向量输入所述特征融合子网络，通过所述动态权重调整模块对不同模态特征进行融合映射，得到自适应融合特征；利用对比学习损失函数基于自适应融合特征进行优化，构建跨模态相似度矩阵； 构建多层级筛选模型，所述多层级筛选模型包括粗粒度过滤层和细粒度评估层；利用所述多层级筛选模型，基于所述跨模态相似度矩阵对所述目标文本进行分层筛选，得到目标候选文本集合；利用图神经网络构建文本关系推理模块，基于所述目标候选文本集合建立文本关系图；采用多任务学习框架对所述文本关系图进行文本聚类和关系预测，生成结构化的查询报告。

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南通佑铭科技有限公司，其通讯地址为：226331 江苏省南通市州湾江海联动开发示范区科创大厦一楼117室；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”。