发明专利已授权

一种基于三模态表征学习的用户属性检测方法

📄 申请号：CN202211357140.5 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-11-01

公开号

CN115687620B

公开日

2025-12-19

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_35

IPC 分类号

G06F16_35 , G06F40_30 , G06Q50_00 , G06N3_0442 , G06N3_0499 , G06N3_048 ,

技术画像

所属领域

多模态表征学习多模态表征学习深度学习用户属性识别

应用场景

用户画像, 个性化推荐, 精准营销, 社交媒体分析, 智能风控

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摘要

本发明公开了一种基于三模态表征学习的用户属性检测方法，获取用户文本、视觉和音频三个模态特征，分别通过一维卷积将三个模态特征映射到同一个特征空间，分别将得到的三个模态特征加入由正余弦函数构成的位置编码，将文本特征经过单模态transformer编码器做自注意力处理，剔除冗余的语义信息。然后将文本、视觉和音频特征分别经过两个三模态transformer编码器做跨模态交互，将两个三模态transformer编码器的输出进行拼接，得到多模态特征，然后将多模态特征经过GRU和全连接操作，输出用户属性预测值。本发明克服单纯使用传统transformer编码器时模态信息交互不完全的问题，提高了用户属性检测的准确率。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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