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　　专利摘要显示，本申请公开了一种语义提取模型的训练方法及应用方法，涉及人工智能技术领域。方法包括：获取多模态数据样本；通过预设编码器对多模态数据样本进行特征提取，并将提取后的特征映射至目标维度的语义空间，得到多模态数据样本对应的多模态特征向量；基于温度稀疏注意力机制，计算多模态特征向量之间的注意力权重；在检测到某一模态特征缺失的情况下，通过由多模态特征向量构建的超图结构，对缺失的模态特征进行补全，得到补全后的多模态特征向量；对补全后的多模态特征向量，计算由均匀性损失和对比损失构成的混合损失，并根据混合损失，对温度稀疏注意力机制中的参数进行优化。本申请提出了一种能够解决目前语义提取模型精度较差的训练方法。