摘要
本公开提供了一种基于人工智能的数据分析与可视化方法，获取多模态数据；并用知识图谱将所述模态数据实体化；使用L2范数进行归一化；使用多轮交叉注意力机制，每一轮首先将某一模态作为查询集合，其他模态依次作为键值集合,并使用共享矩阵对其进行参数化表示；然后利用Sigmoid激活函数归一化得到交叉注意力权重,最后将注意力分布加权求和得到模态输出；在经过多轮交叉注意力机制处理后，每个模态已经考虑了与其他模态的互补性，将这些经过互补性增强的嵌入向量拼接起来，形成互补性嵌入矩阵。本技术方案综合考虑模态互补性和相关性，并提高计算效率，且多维度融合数据特征，本发明的数据融合方法更为全面和深入。
