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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利基于情感融合与特征权重引导的幽默风格图像描述方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119129756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411639487.8，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于情感融合与特征权重引导的幽默风格图像描述方法是由郑钰辉;杨钧茗;张国庆设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于情感融合与特征权重引导的幽默风格图像描述方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于情感融合与特征权重引导的幽默风格图像描述方法，首先采用多层卷积与池化操作对输入图像提取其幽默特征向量；同时给定具有人类情感信息的情感图像，使用卷积神经网络构建情感标志向量；将幽默特征向量与情感标志向量实施特征融合组成联合特征向量，通过线性组合变换实现维度对齐后映射进入长短期记忆网络中。在每个时间步捕获与特定输入位置相关的幽默视觉信息，逐个生成单词并最终组成完整的图像描述。对于所生成的图像描述，综合考虑幽默图像描述的组织数据，对该幅被描述图像的联合特征进行权重强化引导。以生成图像描述的幽默程度为收益对模型进行参数微调，从而提高模型对幽默风格图像描述的细粒度生成。

本发明授权基于情感融合与特征权重引导的幽默风格图像描述方法在权利要求书中公布了：1.一种基于情感融合与特征权重引导的幽默风格图像描述方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、输入需要生成幽默描述的图像，进行幽默信息编码，在具有全局特性的二维特征平面集合基础上采用多层卷积与池化操作对输入图像进行特征分析后提取幽默特征向量；步骤2、输入具有情感倾向要素的情感图像，进行情感信息编码，使用卷积神经网络对情感图像构建情感标志，获得情感标志向量；步骤3、将步骤1得到的幽默特征向量和步骤2得到的情感标志向量采用特征拼接方法进行特征融合，组成联合特征向量；步骤4、将联合特征向量作为特征输入，输入进线性层进行线性组合变换实现维度对齐，得到对齐后的联合特征向量；步骤5、将对齐后的联合特征向量射进入长短期记忆网络，分析幽默图像描述的组织数据；步骤6、对于幽默图像描述的组织数据，依靠上下文向量、上一个隐藏状态和已经生成的描述，在每个时间步捕获与特定输入位置相关的幽默视觉信息，逐个生成单词并最终组成一个完整的图像描述；步骤7、对于完整的图像描述，基于幽默图像描述的组织数据解析其幽默程度，抽取幽默程度解析；步骤8、根据幽默程度解析，对被描述的图像的联合特征向量进行集成化分析，调整权重，增强模型的描述多样性，得到权重强化引导后的特征；步骤9、对于权重强化引导后的特征，以生成图像描述的幽默程度为收益对模型进行参数微调，提高模型对幽默风格图像描述的细粒度。

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