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龍圖騰網(wǎng)獲悉語聯(lián)網(wǎng)(武漢)信息技術有限公司申請的專利多模態(tài)數(shù)據(jù)的分類方法及裝置獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN116049518B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202111254740.4，技術領域涉及：G06F16/906；該發(fā)明授權多模態(tài)數(shù)據(jù)的分類方法及裝置是由陳斯設計研發(fā)完成，并于2021-10-27向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本多模態(tài)數(shù)據(jù)的分類方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種多模態(tài)數(shù)據(jù)的分類方法及裝置，其中，該方法包括：基于待分類多模態(tài)數(shù)據(jù)的類型，對于待分類多模態(tài)數(shù)據(jù)中每一目標對象，生成攜帶有目標對象的位置信息的第一矩陣；基于第一矩陣和目標對象的特征向量，獲取第一向量；將各第一向量輸入分類模型，獲取待分類多模態(tài)數(shù)據(jù)的分類結果；其中，待分類多模態(tài)數(shù)據(jù)的類型包括文本、音頻、圖片或視頻；第一矩陣為旋轉矩陣。本發(fā)明提供的多模態(tài)數(shù)據(jù)的分類方法及裝置，通過旋轉矩陣攜帶目標對象的位置信息的方式，進行位置嵌入，基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的類型，選擇更強檔的位置信息編碼和嵌入的方式，能降低計算的復雜性，不會分散位置信息，能提高分類模型的性能，能提高多模態(tài)數(shù)據(jù)分類的效率和準確率。

本發(fā)明授權多模態(tài)數(shù)據(jù)的分類方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種多模態(tài)數(shù)據(jù)的分類方法，其特征在于，包括： 基于待分類多模態(tài)數(shù)據(jù)的類型，對于所述待分類多模態(tài)數(shù)據(jù)中每一目標對象，生成攜帶有所述目標對象的位置信息的第一矩陣； 基于所述第一矩陣和所述目標對象的特征向量，獲取第一向量； 將各所述第一向量輸入分類模型，獲取所述待分類多模態(tài)數(shù)據(jù)的分類結果； 其中，所述待分類多模態(tài)數(shù)據(jù)的類型包括文本、音頻、圖片或視頻；所述第一矩陣為旋轉矩陣； 所述基于待分類多模態(tài)數(shù)據(jù)的類型，對于所述待分類多模態(tài)數(shù)據(jù)中每一目標對象，生成攜帶有所述目標對象的位置信息的第一矩陣，具體包括： 根據(jù)所述目標對象的位置信息和三角函數(shù)，生成第一維數(shù)的所述第一矩陣；其中，所述第一維數(shù)是根據(jù)所述待分類多模態(tài)數(shù)據(jù)的類型確定的； 所述根據(jù)所述目標對象的位置信息和三角函數(shù)，生成所述第一矩陣，具體包括： 在所述待分類多模態(tài)數(shù)據(jù)的類型為視頻的情況下，根據(jù)如下公式生成所述第一矩陣 ； 其中，表示目標對象的空間位置信息；k表示目標對象的時間位置信息；Rm,n,k表示第一矩陣；θ表示基準角度；。

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