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龍圖騰網恭喜平安科技(深圳)有限公司申請的專利基于CLIP的中文圖文檢索模型訓練方法、裝置、設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115221276B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210730910.X，技術領域涉及：G06F16/334；該發明授權基于CLIP的中文圖文檢索模型訓練方法、裝置、設備及介質是由唐小初;舒暢;陳又新設計研發完成，并于2022-06-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于CLIP的中文圖文檢索模型訓練方法、裝置、設備及介質在說明書摘要公布了：本發明涉及人工智能技術，揭露一種基于CLIP的中文圖文檢索模型訓練方法，包括：利用預構建的中文編碼器生成中文正樣本的正樣本向量及負樣本的負樣本向量集，計算正樣本向量之間的第一相似度及正樣本向量與負樣本向量集之間的第二相似度，根據所述第一相似度及所述第二相似度調整該中文編碼器的參數，直到該中文編碼器符合第一預設訓練條件，將完成訓練的中文編碼器替代預構建的CLIP檢索模型中的英文編碼器，得到中文圖文CLIP檢索模型，利用中文圖文對訓練集對所述中文圖文CLIP檢索模型進行圖文匹配訓練，得到目標中文圖文CLIP檢索模型。本發明還提出一種基于CLIP的中文圖文檢索模型訓練裝置、設備以及介質。本發明可以提升CLIP圖文檢索模型的中文圖文檢索性能。

本發明授權基于CLIP的中文圖文檢索模型訓練方法、裝置、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種基于CLIP的中文圖文檢索模型訓練方法，其特征在于，所述方法包括：步驟A、獲取中文文本訓練集，從所述中文文本訓練集中隨機選擇一個中文文本作為正樣本，其他中文文本作為負樣本；步驟B、對預構建的中文編碼器進行生成所述正樣本的預設數量的正樣本向量及生成所述負樣本的負樣本向量集的中文識別訓練；步驟C、計算所述正樣本向量之間的第一相似度，并計算所述正樣本向量與所述負樣本向量集之間的第二相似度；步驟D、根據所述第一相似度及所述第二相似度調整所述預構建的中文編碼器的參數，并返回上述的步驟B，直到所述預構建的中文編碼器符合第一預設訓練條件時，退出所述中文識別訓練，得到完成訓練的中文編碼器；步驟E、利用所述完成訓練的中文編碼器替代預構建的CLIP圖文檢索模型中的英文編碼器，得到中文圖文CLIP檢索模型；步驟F、獲取中文圖文對訓練集，利用所述中文圖文對訓練集對所述中文圖文CLIP檢索模型進行圖文匹配訓練，直到所述圖文匹配訓練滿足第二預設訓練條件時，退出所述圖文匹配訓練，得到目標中文圖文CLIP檢索模型；其中，所述計算所述正樣本向量與所述負樣本向量集之間的第二相似度，包括：對所述負樣本向量集進行聚類操作，直到所述聚類操作滿足預設的聚類條件時，退出所述聚類操作，并獲取聚類后的每個聚類中心；利用預設的距離函數，依次計算每個所述聚類中心與每個所述正樣本向量之間的單邊距離；根據所有所述單邊距離計算所述負樣本向量集與所述正樣本向量之間的綜合距離；對所述綜合距離求反，得到所述正樣本向量與所述負樣本向量集之間的第二相似度；所述根據所述第一相似度及所述第二相似度調整所述預構建的中文編碼器的參數之前，所述方法還包括：對所述第一相似度及所述第二相似度進行歸一化處理；利用預設的調和公式計算歸一化后的第一相似度與歸一化后的第二相似度之間的調和值；當所述調和值不滿足預設的調和值閾值時，則調整所述預構建的中文編碼器的參數。

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