【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自然语言处理领域，尤其涉及一种信息处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。
技术介绍
1、多模态信息处理技术是指处理来自不同模态的数据的技术，如文本、图像、音频和视频等。目前，多模态信息处理技术已经取得了很大的进展。一些主要的现有技术包括跨模态转换、多模态融合、联合学习、多模态自编码器。
2、跨模态转换可以将一种模态的数据转换为另一种模态的数据。例如，文本到图像的转换、图像到语音的转换等。多模态融合是多模态信息处理的一个重要方向，负责联合多个模态的信息进行目标预测(分类或者回归)。联合学习是一种多模态学习技术，它通过同时学习多个模态的数据来提高学习效果。多模态自编码器是一种深度学习模型，它通过自编码器的结构来处理多模态数据。自编码器是一种无监督的神经网络模型，它可以学习输入数据的压缩表示和重建输入数据的能力。
3、目前有多模态信息处理的大多数研究工作专注于特定的多模态任务，如图像和文本的关联、视频和音频的分析等。由于多模态数据具有复杂性，不同模态的数据具有不同的特性和结构，需要不同的处理方法和...
【技术保护点】
1.一种信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过预定的编解码模型将所述待处理信息转换为文本序列包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预定的编解码模型通过生成对抗网络的方式训练得到。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述线性层的数量与所述模态的种类相同。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过线性层根据所述第二向量集合获取所述待处理信息的各个模态对应的第一标签标识包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第...
【技术特征摘要】
1.一种信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过预定的编解码模型将所述待处理信息转换为文本序列包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预定的编解码模型通过生成对抗网络的方式训练得到。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述线性层的数量与所述模态的种类相同。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过线性层根据所述第二向量集合获取所述待处理信息的各个模态对应的第一标签标识包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一标签标识...
【专利技术属性】
技术研发人员：董立成，孟振南，李志飞，
申请(专利权)人：上海墨百意信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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