【技术实现步骤摘要】
本公开涉及多模态数据，具体地，涉及一种用于多模态监测数据的智能处理系统及方法。
技术介绍
1、随着电子商务的快速发展，在线购物已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。然而，由于消费者无法亲身体验产品，因此他们往往会通过阅读其他用户的评价来了解产品质量和性能。这些评价通常包含文本和图像两种形式，文本评价可以表达用户的语言描述，而图像评价则可以直观地展示产品的细节和使用情况。
2、如何有效地利用这些多模态评价数据来判断用户对产品的态度，是当前研究的热点之一。传统的方法通常是分别对文本评价和图像评价进行分析，然后将两种结果进行融合。然而，这种方法存在两个主要问题：
3、文本评价和图像评价之间的语义鸿沟。文本评价和图像评价是两种不同的数据类型，它们之间的语义鸿沟使得传统的融合方法难以有效地提取出有用的信息。
4、评价数据中的噪声和冗余信息。评价数据中往往包含大量的噪声和冗余信息，这些信息会干扰模型的学习，降低模型的性能。
5、因此，期望一种优化的用于多模态监测数据的智能处理系统。
【技术保护点】
1.一种用于多模态监测数据的智能处理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于多模态监测数据的智能处理系统，其特征在于，所述深度神经网络模型为卷积神经网络模型。
3.根据权利要求2所述的用于多模态监测数据的智能处理系统，其特征在于，所述用户评价图像语义特征强化模块，用于：
4.根据权利要求3所述的用于多模态监测数据的智能处理系统，其特征在于，所述用户评价多模态语义特征融合模块，用于：将所述强化用户评价图像语义特征图和所述用户评价文本语义编码特征向量通过基于元网络的多模态关联分析器以得到用户评价多模态语义融合特征图作为所述...
【技术特征摘要】
1.一种用于多模态监测数据的智能处理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于多模态监测数据的智能处理系统，其特征在于，所述深度神经网络模型为卷积神经网络模型。
3.根据权利要求2所述的用于多模态监测数据的智能处理系统，其特征在于，所述用户评价图像语义特征强化模块，用于：
4.根据权利要求3所述的用于多模态监测数据的智能处理系统，其特征在于，所述用户评价多模态语义特征融合模块，用于：将所述强化用户评价图像语义特征图和所述用户评价文本语义编码特征向量通过基于元网络的多模态关联分析器以得到用户评价多模态语义融合特征图作为所述用户评价多模态语义融合特征。
5.根据权利要求4所述的用于多模态监测数据的智能处理系统，其特征在于，所述用户评价多模态语义特征融合模块，包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：黄江兵，
申请(专利权)人：湖北卓中数创信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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