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龍圖騰網(wǎng)獲悉哈爾濱工業(yè)大學(深圳)(哈爾濱工業(yè)大學深圳科技創(chuàng)新研究院)申請的專利表情包檢索方法、電子設備和計算機可讀存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN118551068B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202410559309.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/58；該發(fā)明授權(quán)表情包檢索方法、電子設備和計算機可讀存儲介質(zhì)是由徐睿峰;王冰冰;梁斌;白梽新;郎騏瑋;孫銘蔚;侯開珩;楊敏設計研發(fā)完成，并于2024-05-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本表情包檢索方法、電子設備和計算機可讀存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請公開了一種表情包檢索方法、電子設備和計算機可讀存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取對話文本，為對話文本拼接多種關(guān)系補充文本，得到拼接文本；其中，每種關(guān)系補充文本對應一種預設的常識關(guān)系；基于拼接文本，確定對話文本的意圖信息和對話文本對應的意圖融合文本特征；其中，意圖融合文本特征融合有意圖信息；獲取意圖融合文本特征相匹配的目標視覺屬性，從目標視覺屬性所對應的表情包合集中，獲取與意圖融合文本特征相匹配的目標表情包；其中，目標視覺屬性從多個候選視覺屬性中選取，候選視覺屬性是基于多個表情包的描述文本確定的，且每個候選視覺屬性對應各自的表情包合集。上述方案，能夠提高表情包檢索的準確性。

本發(fā)明授權(quán)表情包檢索方法、電子設備和計算機可讀存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種表情包檢索方法，其特征在于，包括： 獲取對話文本，為所述對話文本拼接多種關(guān)系補充文本，得到拼接文本；其中，每種所述關(guān)系補充文本對應一種預設的常識關(guān)系； 基于所述拼接文本，確定所述對話文本的意圖信息和所述對話文本對應的意圖融合文本特征；其中，所述意圖融合文本特征融合有所述意圖信息； 獲取所述意圖融合文本特征相匹配的目標視覺屬性，從所述目標視覺屬性所對應的表情包合集中，獲取與所述意圖融合文本特征相匹配的目標表情包；其中，所述目標視覺屬性從多個候選視覺屬性中選取，所述候選視覺屬性是基于多個表情包的描述文本確定的，且每個所述候選視覺屬性對應各自的表情包合集； 其中，所述目標表情包是利用檢索模型得到的，所述檢索模型包括用于對文本進行處理的第一分支和用于對表情包進行處理的第二分支，所述檢索模型是利用訓練文本和多個表情包訓練得到的，且所述訓練文本拼接有多種所述關(guān)系補充文本； 所述基于所述拼接文本，確定所述對話文本的意圖信息和所述對話文本對應的意圖融合文本特征，包括： 將所述拼接文本輸入所述第一分支的第一文本編碼模塊，得到拼接文本特征； 將所述拼接文本特征輸入所述第一分支的分類模塊，得到所述對話文本的所述意圖信息； 將所述意圖信息輸入所述第一分支的第二文本編碼模塊，得到所述意圖融合文本特征； 所述表情包在所述檢索模型的訓練過程中確定所屬的所述候選視覺屬性，并在訓練過程中獲取所述表情包的視覺特征劃分至對應的表情包合集中； 所述獲取所述意圖融合文本特征相匹配的目標視覺屬性，從所述目標視覺屬性所對應的表情包合集中，獲取與所述意圖融合文本特征相匹配的目標表情包，包括： 基于所述意圖融合文本特征與多個所述候選視覺屬性的屬性特征之間的相似度，確定所述意圖融合文本特征相匹配的目標視覺屬性； 基于所述意圖融合文本特征與所述目標視覺屬性對應的表情包合集中的所述視覺特征之間的相似度，確定與所述意圖融合文本特征相匹配的目標表情包。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人哈爾濱工業(yè)大學(深圳)(哈爾濱工業(yè)大學深圳科技創(chuàng)新研究院)，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市桃源街道深圳大學城哈爾濱工業(yè)大學校區(qū)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。