【技术实现步骤摘要】
本公开实施例涉及计算机，尤其涉及一种分类方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、在对象分类领域，常基于对象对应的全量模态数据构建多模态融合模型，以提升模型分类效果。而实际应用中常出现部分模态数据缺失的情况，该情况下基于全量模态数据构建的模型的分类准确度将大受影响。
技术实现思路
1、本公开实施例提供了一种分类方法、装置、电子设备及存储介质，能够在模态数据缺失的情况下保证分类准确度。
2、第一方面，本公开实施例提供了一种分类方法，包括：
3、获取待分类对象的至少部分模态数据；
4、通过分类模型对所述至少部分模态数据进行处理，得到所述待分类对象的分类结果；
5、其中，所述分类模型的构建过程包括，基于样本对象的各模态特征组合进行构建，且所述各模态特征组合的构建权重基于对应的分类结果进行调整；其中，所述模态特征组合包括由所述样本对象的全量模态数据中的至少一种模态数据的特征构成的组合。
6、第二方面，本公开实施例还提供了一种分类装置
【技术保护点】
1.一种分类方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类模型的构建过程，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类模型的构建过程，还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述各模态数据的特征，确定各模态特征组合，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述各模态特征组合对应的当前构建权重的确定过程，包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述各模态特征组合以及对应的当前构建权重，确定各分类结果，包括：
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【技术特征摘要】
1.一种分类方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类模型的构建过程，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类模型的构建过程，还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述各模态数据的特征，确定各模态特征组合，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述各模态特征组合对应的当前构建权重的确定过程，包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡聪怀，刘瑄，简文军，万明阳，马国俊，
申请(专利权)人：北京字跳网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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