一种自然语言处理模型的跨模态信号数据分析方法技术

本发明专利技术涉及自然语言处理和跨模态学习技术领域，尤其涉及一种自然语言处理模型的跨模态信号数据分析方法，包括通过归类处理原始数据集和分配标识符，提高数据处理的效率和准确性；通过提取出的特征使得不同模态的数据能够在同一维度上进行比较和分析；通过建立共享表示空间为不同模态数据的融合提供了平台；通过多模态特征信息融合，更好地反映数据的本质和内在规律，为后续的时间动态信息建模分析提供数据基础；通过对时间动态信息的建模分析，捕捉到数据中的变化趋势；通过异常数据识别与事件预警，以便及时采取措施处理异常事件。本发明专利技术用于解决现有方案中跨模态数据融合与异常精准预警的技术问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自然语言处理和跨模态学习，尤其涉及一种自然语言处理模型的跨模态信号数据分析方法。

技术介绍

1、自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支，主要关注于计算机理解和生成人类语言，包括语音识别、机器翻译、文本摘要等任务；跨模态学习是指在不同模态数据之间建立联系，实现跨模态信息的传递和融合的学习方法。

2、随着科技的不断发展，自然语言处理和跨模态学习技术的应用尤为广泛。但当前跨模态信号数据分析方面存在一些问题，包括如下方面：特征提取的局限性，当前的特征提取方法往往只能捕获数据的一部分信息，难以全面反映数据的本质特征；融合策略的缺乏，尽管已有一些融合多模态数据的方法，但如何有效地选择和应用这些融合策略仍然是一个问题；时间动态信息处理的挑战，对于包含时间序列信息的跨模态数据，如何有效地处理和分析时间动态信息是一个挑战；以上均为当前跨模态信号数据分析的研究和应用需要重点关注的方面。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是为了解决
技术介绍
中的问题，而提出的一种自然语言处理模型的跨模态信号数据分析方法。本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种自然语言处理模型的跨模态信号数据分析方法，其特征在于：

2.根据权利要求1所述的一种自然语言处理模型的跨模态信号数据分析方法，其特征在于：所述步骤一中，对原始数据集的每个类别分配唯一的编号标识符的过程包括：

3.根据权利要求1所述的一种自然语言处理模型的跨模态信号数据分析方法，其特征在于：所述步骤二中，对编号后的所有数据集进行特征提取的过程包括：

4.根据权利要求1所述的一种自然语言处理模型的跨模态信号数据分析方法，其特征在于：所述步骤三中，建立跨模态共享表示空间，统一表示不同模态的特征，并重构原始模态的特征向量的过程包括：

5.根...

【技术特征摘要】

1.一种自然语言处理模型的跨模态信号数据分析方法，其特征在于：

2.根据权利要求1所述的一种自然语言处理模型的跨模态信号数据分析方法，其特征在于：所述步骤一中，对原始数据集的每个类别分配唯一的编号标识符的过程包括：

3.根据权利要求1所述的一种自然语言处理模型的跨模态信号数据分析方法，其特征在于：所述步骤二中，对编号后的所有数据集进行特征提取的过程包括：

4.根据权利要求1所述的一种自然语言处理模型的跨模态信号数据分析方法，其特征在于：所述步骤三中，建立跨模态共享表示空间，统一表示不同模态的特征，并重构原始模态的特征向量的过程...

【专利技术属性】
技术研发人员：王涛，
申请(专利权)人：上海索思数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：