一种基于多模态特征融合的结构化数据智能提取方法

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
一种基于多模态特征融合的结构化数据智能提取方法
申请号:CN202511366948
申请日期:2025-09-24
公开号:CN120892999B
公开日期:2025-12-05
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多模态特征融合的结构化数据智能提取方法,方法包括多模态数据采集、数据初步处理、多模态融合对齐、数据分析模型构建和获取事件结构化表示。本发明涉及公共安全事件结构化数据智能提取技术领域,具体是指一种基于多模态特征融合的结构化数据智能提取方法,本发明通过数据采集得到原始数据;采用联合语义场设计结合记忆原型检索机制,解决异构多源数据间的语义隔阂问题的同时,提升了模型在部分模态缺失或数据噪声干扰下的稳定性;采用级联残差解码器模型作为数据分析模型,通过显式地建模任务间的依赖关系,提升了最终结构化输出结果的整体一致性与准确性。
技术关键词
数据智能提取 多模态特征融合 数据分析模型 原型 解码器模型 多模态数据采集 语义 记忆 融合多模态信息 融合特征 异构多源数据 级联 模拟真实场景 注意力机制 BERT模型 表格
系统为您推荐了相关专利信息
智能辨识方法 地下工程围岩 钻进参数 节点特征 机器学习模型训练
分类检测方法 电信号 信息数据处理终端 神经元动作电位 分类检测技术
头部穿戴设备 多模态特征融合 智能监测方法 血红蛋白 数据
图像分类方法 样本 原型 特征提取网络 高维特征向量
字段 页面 文本 信息提取规则 链条