【技术实现步骤摘要】
本申请涉及金融科技，尤其涉及一种多模态数据的异常识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着计算机技术的发展，各行各业应用的数据量大增，这些数据往往包含多种形式，如文本、图像、语音等。在这些数据中可能存在着各种异常情况，如噪声、缺失、错误等。传统的异常数据识别方法通常只能处理一种类型的数据，难以满足实际需求。因此，需要一种能够同时处理多种类型数据的异常数据识别系统和方法。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的在于提出一种多模态数据的异常识别方法、装置、计算机设备及存储介质，其主要目地为提高多模态数据的异常识别的准确率。
2、为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种多模态数据的异常识别方法，采用了如下所述的技术方案：
3、获取多模态数据；
4、针对所述多模态数据进行数据预处理，得到每种模态对应的基础数据；
5、对所述每种模态对应的基础数据进行数据融合，生成所述多模态数据的融合向量；
6、基于所述融合向量进行异常数据识别，得
【技术保护点】
1.一种多模态数据的异常识别方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的多模态数据的异常识别方法，其特征在于，所述多模态数据包括文本数据、图像数据和语音数据，所述针对所述多模态数据进行数据预处理，得到每种模态对应的基础数据包括：
3.根据权利要求1所述的多模态数据的异常识别方法，其特征在于，所述基于所述融合向量进行异常数据识别，得到异常识别结果的步骤，具体包括：
4.根据权利要求3所述的多模态数据的异常识别方法，其特征在于，所述采用分类器对所述分析结果进行异常数据识别，得到异常识别结果的步骤，具体包括：
5...
【技术特征摘要】
1.一种多模态数据的异常识别方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的多模态数据的异常识别方法，其特征在于，所述多模态数据包括文本数据、图像数据和语音数据，所述针对所述多模态数据进行数据预处理，得到每种模态对应的基础数据包括：
3.根据权利要求1所述的多模态数据的异常识别方法，其特征在于，所述基于所述融合向量进行异常数据识别，得到异常识别结果的步骤，具体包括：
4.根据权利要求3所述的多模态数据的异常识别方法，其特征在于，所述采用分类器对所述分析结果进行异常数据识别，得到异常识别结果的步骤，具体包括：
5.根据权利要求4所述的多模态数据的异常识别方法，其特征在于，所述基于所述第一识别结果和所述第二识别结果，确定异常识别结果的步骤，具体包括：
6.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄学亮，
申请(专利权)人：中国平安财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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