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龙图腾网获悉湘江实验室申请的专利一种健康知识视频人物IP智能生成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：CN121561125B 。

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：202610078992.2，技术领域涉及：G06F16/435；该发明授权一种健康知识视频人物IP智能生成方法是由张峰祎;詹敏;李佳玲;王腾涛;易彬;周思怡设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种健康知识视频人物IP智能生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种健康知识视频人物IP智能生成方法，对获取的多模态行为数据进行特征提取，得到用户特征向量；基于多个健康知识视频人物IP的文本数据、视觉数据、行为数据和专业资质数据构建候选池，并计算候选池内所有人物IP的属性特征向量；将用户特征向量与候选池内所有人物IP的属性特征向量输入训练好的双模态Transformer融合模型进行预测，得到每个特征向量的适配得分；对所有适配得分按从大到小的顺序进行排序，选取前若干个IP推荐方案，利用所有IP推荐方案对候选池内所有人物IP的属性特征向量进行微调，生成健康知识视频人物IP方案；以提高IP与用户需求的适配精度，从而增强健康知识传播效果。

本发明授权一种健康知识视频人物IP智能生成方法在权利要求书中公布了：1.一种健康知识视频人物IP智能生成方法，其特征在于，包括： 步骤1，获取目标用户的多模态行为数据； 步骤2，对所述多模态行为数据进行特征提取，得到用户特征向量； 步骤3，基于多个健康知识视频人物IP的文本数据、视觉数据、行为数据和专业资质数据构建包含各类健康知识视频人物IP的候选池，并计算所述候选池内所有人物IP的属性特征向量； 步骤4，将所述用户特征向量与所述候选池内所有人物IP的属性特征向量输入训练好的双模态Transformer融合模型进行预测，得到每个特征向量的适配得分； 步骤5，对所有适配得分按从大到小的顺序进行排序，选取前若干个IP推荐方案，利用所有IP推荐方案对所述候选池内所有人物IP的属性特征向量进行微调，生成健康知识视频人物IP方案； 所述双模态Transformer融合模型包括模态内编码器、专业知识融入模块、跨模态融合模块、跨模态注意力校准模块、适配得分预测模块； 所述模态内编码器用于对所述用户特征向量和所述属性特征向量进行模态自注意力建模，得到用户上下文向量和IP上下文向量； 所述专业知识融入模块用于将所述用户上下文向量和所述IP上下文向量分别与健康知识图谱特征进行融合，得到用户图谱融合特征和IP图谱融合特征，包括： 构建包含健康领域实体和关系的健康知识图谱，并在所述健康知识图谱中融入所述用户特征向量和所述属性特征向量； 在所述健康知识图谱中对所述用户特征向量中的文本模态特征和所述属性特征向量中的专业资质模态进行实体关联查询，得到用户健康知识图谱特征和IP健康知识图谱特征； 将所述用户健康知识图谱特征与所述用户上下文向量进行融合，得到用户图谱融合特征； 将所述IP健康知识图谱特征与所述IP上下文向量进行融合，得到IP图谱融合特征； 所述跨模态融合模块用于将所述用户图谱融合特征和所述IP图谱融合特征进行交叉注意力融合，得到跨模态融合特征； 所述跨模态注意力校准模块用于引入校准损失对所述跨模态融合特征进行优化，得到优化后的融合特征； 所述适配得分预测模块用于根据优化后的融合特征预测适配得分。

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