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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种面向多模态信息处理的神经符号推理方法及系统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：CN121457644B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610007677.0，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种面向多模态信息处理的神经符号推理方法及系统是由杨博;那旭;左祥麟;刘学艳设计研发完成，并于2026-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向多模态信息处理的神经符号推理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明适用于人工智能与多模态推理技术领域，提供了一种面向多模态信息处理的神经符号推理方法及系统，该方法包括以下步骤：获取多模态输入数据；分别提取图像数据和文本数据在预定义属性集合上的语义属性表示，得到多模态的语义属性表示；将多模态的语义属性表示映射为一阶逻辑形式的谓词，构建符号化的多模态属性事实集；将多模态属性事实集与预构建的一阶逻辑知识库中的逻辑规则一同输入马尔可夫逻辑网络进行推理，得到推理结果；对推理结果进行整合，并生成可解释的决策结果和推理逻辑链路。本发明以多模态共享的属性符号为桥梁，实现多模态间的信息融合、冲突消解与高层一致性约束，可以获得具有可解释性、高鲁棒性与强泛化能力的推理结果。

本发明授权一种面向多模态信息处理的神经符号推理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向多模态信息处理的神经符号推理方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取多模态输入数据；所述多模态输入数据包括图像数据和文本数据； 分别提取图像数据和文本数据在预定义属性集合上的语义属性表示，得到多模态的语义属性表示； 将多模态的语义属性表示映射为一阶逻辑形式的谓词，构建符号化的多模态属性事实集； 将多模态属性事实集与预构建的一阶逻辑知识库中的逻辑规则一同输入马尔可夫逻辑网络，在概率逻辑框架下完成属性级信念更新和类别判断，得到推理结果； 对推理结果进行整合，并生成可解释的决策结果和推理逻辑链路； 分别提取图像数据和文本数据在预定义属性集合上的语义属性表示，得到多模态的语义属性表示的步骤，具体包括： 通过视觉语义编码器提取图像数据的高层语义特征，然后基于视觉属性判别子网络将这些高层语义特征映射至预定义属性集合的语义维度，输出各属性的激活值，并通过阈值化或离散化机制将各属性的激活值转化为可解释的属性信念，得到图像模态的语义属性表示； 通过文本语义编码器解析文本数据中与视觉属性空间共享的语义内容，然后基于文本属性抽取子网络根据语义内容生成文本侧的属性预测结果，并通过阈值化或离散化机制将文本侧的属性预测结果转化为属性级的语义信念表示，得到文本模态的语义属性表示。

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