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龙图腾网恭喜华东师范大学申请的专利一种视觉-语言模型对齐限制的评估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：CN119249115B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202411747937.5，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种视觉-语言模型对齐限制的评估方法是由张敏;江波;周爱民设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视觉-语言模型对齐限制的评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种视觉‑语言模型对齐限制的评估方法，包括：使用预训练模型CLIP的文本和图像编码器分别提取图像和文本特征嵌入；基于余弦相似度计算图像或文本之间的相似性，设置阈值筛选满足条件的数据；采用TT2I和II2T策略构建基准数据集；在Flickr30K和MSCOCO数据集上测试视觉‑语言模型性能，使用召回率R@K指标进行评估，分析模型在对齐限制基准与原始数据集上的性能差异；本发明即AlignVLM方法展示了在检测视觉‑语言模型对齐缺陷方面的卓越能力，并验证了不同模型和策略在复杂对齐任务中的表现。为开发更鲁棒的视觉‑语言模型提供了一种有效工具，提升模型泛化能力。

本发明授权一种视觉-语言模型对齐限制的评估方法在权利要求书中公布了：1.一种视觉-语言模型对齐限制的评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：构建文本-文本到图像的对齐限制基准数据集即TT2I策略，具体包括：1.1：文本嵌入提取，使用预训练的CLIP文本编码器对输入的文本数据x进行嵌入提取，得到文本的表示向量：fx；1.2：通过相似度计算公式：其中dxv,xt表示文本xv与文本xt的相似度；表示xt的标准化特征；根据设定的相似度阈值，选择相似度大于阈值的文本对，构成文本过渡基准的数据集；1.3：对应于文本过渡基准数据集的文本对，选择与文本对关联的图像yv,yt，并采用公式来计算图像之间的相似度，dyv,yt表示图像yv与图像yt的相似度；表示yt的标准化特征；通过设定的相似度阈值筛选图像，保留相似度小于该阈值的图像对以及与其关联的文本对，形成文本-文本到图像的对齐限制基准数据集；所得到的数据集中的文本是相似的，但图像表征不相似；步骤2：构建图像-图像到文本的对齐限制基准数据集即II2T策略，具体包括：2.1：图像嵌入提取，使用预训练的CLIP图像编码器对输入的图像数据进行嵌入提取，得到图像的表示向量fy；2.2：使用相似度计算公式：来计算图像之间的相似度，选择相似度大于阈值的图像对，构成图像过渡基准的数据集；2.3：对应于图像过渡基准数据集中的图像对，选择与图像对关联的文本xv,xt，并采用公式来计算文本之间的相似度，保留相似度小于阈值的文本对以及与其关联的图像对，形成图像-图像到文本的对齐限制基准数据集；所得到的数据集中的图像是相似的，但文本不相似；步骤3：评估视觉-语言模型在所构建的两种对齐限制基准数据集上的性能，以召回率R@K作为评估指标，R@K定义为在前K个结果中正确检索到的图像或文本的比例；R@K越高则模型性能越好。

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