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龍圖騰網獲悉山東大學申請的專利基于多模態與對比學習的中藥多標簽毒性預測方法及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：CN120452527B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202510946930.4，技術領域涉及：G16B15/30；該發明授權基于多模態與對比學習的中藥多標簽毒性預測方法及系統是由余國先;朱永政;王峻設計研發完成，并于2025-07-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多模態與對比學習的中藥多標簽毒性預測方法及系統在說明書摘要公布了：本公開提供了基于多模態與對比學習的中藥多標簽毒性預測方法及系統，涉及中藥毒性預測技術領域，包括：獲取中藥的屬性數據、成分數據、靶標序列數據以及相關關聯數據；將中藥的屬性數據、成分數據、靶標序列數據以及相關關聯數據輸入至多模態特征提取網絡，提取中藥屬性特征、成分特征以及靶標特征，分別利用成分特征、靶標特征以及相關關聯數據進行數據融合處理，得到成分融合特征以及靶標融合特征；利用語義對齊模塊進行對齊融合，得到對齊融合特征，引入上下文語境感知機制得到融合上下文的多模態向量；引入對比學習機制引導模型學習具有判別性和語義一致性的毒性特征表示，將融合上下文的多模態向量輸入DNN，輸出得到毒性預測結果。

本發明授權基于多模態與對比學習的中藥多標簽毒性預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于多模態與對比學習的中藥多標簽毒性預測方法，其特征在于，包括： 獲取中藥的屬性數據、成分數據、靶標序列數據以及相關關聯數據； 將中藥的屬性數據、成分數據、靶標序列數據以及相關關聯數據輸入至多模態特征提取網絡，首先通過信息編碼模塊分別提取中藥屬性特征、成分特征以及靶標特征，分別利用成分特征、靶標特征以及相關關聯數據進行數據融合處理，得到成分融合特征以及靶標融合特征；之后利用語義對齊模塊對統一嵌入編碼的屬性特征、成分融合特征以及靶標融合特征進行對齊融合，得到對齊融合特征，引入上下文語境感知機制提取對齊融合特征的深層交互關系，得到融合上下文的多模態向量； 引入對比學習機制，通過構造正負標簽對構建損失函數，引導模型學習具有判別性和語義一致性的毒性特征表示，將融合上下文的多模態向量輸入多層感知機DNN，輸出得到毒性預測結果，具體包括：設計標簽相似度的動態系數，量化中藥對之間毒性特征的相似性，首先，采用余弦相似度來衡量兩個中藥樣本之間的相似度，使用動態毒性標簽相似度融入毒性標簽之間的關系，對于每個樣本對，基于動態系數對標準NT-Xent損失進行加權，以計算標簽對比學習損失，最終函數為聯合最小化對比損失與多標簽分類損失，多層感知機DNN將融合上下文的多模態向量作為輸入，輸出每個毒性標簽的預測概率。

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山東大學，其通訊地址為：250000 山東省濟南市高新區舜華路1500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”。