摘要
本发明公开了面向数字图书馆的多模态智能检索方法及系统,涉及数字化技术领域,通过利用语义生成模型补偿生成伪模态特征向量Vfm,有效填补了原始语义空间中的模态空缺,使原本无法参与模态对齐的资源具备语义参与能力;结合模态存在性矩阵Mcm,实现对融合表达完整性的定量评估,通过设定语义偏差容忍阈值Tsd,构建参与检索的资源标识集合InvSet,通过构建用户行为反馈向量集合Fbv,对伪模态特征向量Vfm进行自适应优化迭代,从而实现了语义补偿效果的用户驱动自我增强,实现了对全模态与非全模态资源的统一处理与可量化补偿融合,有效提升了检索系统在复杂模态分布下的语义覆盖率、可解释性与结果稳定性。