摘要
本发明涉及人工智能技术领域,可应用于智能体自主决策、金融科技及医疗健康等业务场景中,公开了一种多模态序列数据处理方法、装置、设备及介质,包括:获取视觉、语言文本和动作传感器数据并生成初始特征序列,提取多尺度特征层级并组合为多尺度特征金字塔集合,进行跨模态特征对齐生成多尺度对齐特征序列,执行局部与全局注意力处理生成长距离依赖特征,跨层信息交互生成综合多尺度特征,动态融合多模态信息并输入任务决策网络得到目标任务结果。本发明通过多尺度特征金字塔、跨模态对齐、注意力处理和跨层信息交互,解决多模态长序列数据中不同模态、不同尺度间关联性不足的问题,实现多模态多尺度特征的精细建模与动态融合。