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龍圖騰網獲悉合肥工業大學申請的專利知識增強的用戶多模態在線評論質量評估方法和系統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：CN116881689B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202310816460.0，技術領域涉及：G06F18/213；該發明授權知識增強的用戶多模態在線評論質量評估方法和系統是由楊穎;張凌峰;費韞安;毛心雨;易偉設計研發完成，并于2023-07-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本知識增強的用戶多模態在線評論質量評估方法和系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種知識增強的用戶多模態在線評論質量評估方法、系統、存儲介質和電子設備，涉及評論質量評估技術領域。本發明構建了知識增強的多模態在線評論質量評估模型，將多模態評論數據中的文本詞性特征和外部質量等級標簽作為先驗知識引入到模型中，增強模型質量評估的性能。提出了一種雙層語言感知的文本注意力機制，將單詞內在的詞性特征作為先驗知識加入到單詞級與句子級注意力機制中，利用語言特征對局部與全局的文本信息進行過濾與學習；還提出了一種兩級有監督對比學習策略，利用多模態評論數據中固有的相關性關系，同時對單個樣本實例內和不同樣本實例間的多模態語義特征表示進行學習。

本發明授權知識增強的用戶多模態在線評論質量評估方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種知識增強的用戶多模態在線評論質量評估方法，其特征在于，基于知識增強的多模態在線評論質量評估模型，該模型包括多模態輸入層、模態內特征提取層、模態間特征交互層和融合輸出層；該質量評估方法包括： S1、獲取用戶的歷史多模態在線評論，任一所述歷史多模態在線評論包括一條評論文本和多張關聯圖片； S2、在多模態輸入層，分別對所述評論文本和關聯圖片進行編碼，對應獲取文本特征表示和圖片特征表示； S3、在模態內特征提取層，基于文本注意力機制獲取深層文本語義特征表示；以及基于圖片注意力機制獲取深層圖片語義特征表示； S4、在模態間特征交互層，根據所述深層文本語義特征表示和深層圖片語義特征表示，基于協同注意力機制獲取模態間的語義融合特征向量； S5、在所述融合輸出層，拼接所述深層文本語義特征表示、深層圖片語義特征表示和語義融合特征向量，預測所述歷史多模態在線評論的質量評估等級； S6、根據質量評估的預測和真實等級，構建主損失函數；根據各個所述歷史多模態在線評論，基于多模態評論數據實例內和實例間的兩級監督對比學習策略，構建輔助損失函數； 根據所述主損失函數和輔助損失函數，構建總損失函數；并根據所述總損失函數，對模型進行訓練直至收斂； S7、將待評估的多模態在線評論作為收斂后的模型的輸入，獲取該待評估的多模態在線評論的質量評估等級。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人合肥工業大學，其通訊地址為：230009 安徽省合肥市包河區屯溪路193號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。