【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
技术介绍
1、能够使用不同模态来传输数据的设备的可用性的增加，导致使用多模态数据的应用的量的增加。虽然应用过去主要使用单模态发送数据(例如，针对电话呼叫的音频数据、针对即时消息的文本数据)，但现在对于应用在单个会话中利用不同的数据模态是常见的。
2、本文公开的方面参考这些和其他一般考虑被提出。另外，尽管讨论了相对特定的问题，但应理解，示例不应被限于解决背景中或本专利技术中的其他地方所识别的特定问题。
技术实现思路
1、本公开的各方面涉及使用一个或多个跨模态机器学习模型来分析多模态数据集。机器学习模型可操作以生成与不同数据模态相关的分析数据。分析数据可以被用于标识不同模态的数据的相关部分。一旦数据的不同模态之间的这些关系被标识，这些关系就可以被利用以执行各种不同的过程。例如，具有第一模态的数据的第一部分可以被用于重构来自第二模态的缺失或错误数据。存储在不同模态中的内容之间的关系可以进一步被利用以对多模态数据集执行压缩。
2、提供本
技术实现思路
以引入简化形式的概念的选择，这会在以下具体实施方式中被进一步描述。本
技术实现思路
不旨在标识所要求保护的主题的关键特征或基本特征，也不旨在被用于限制所要求保护的主题的范围。示例的附加方面、特征和/或优点将在以下描述中部分地被阐述，并且部分地将从描述中显而易见，或者可以通过本公开的实践来学习。
【技术保护点】
1.一种系统，包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其中所述一个或多个机器学习模型包括跨模态机器学习模型，并且其中单个跨模态机器学习模型被训练为分析包括所述多模态的多个不同模态，以生成针对所述多个不同模态中的每个模态的分析数据。
3.根据权利要求2所述的系统，其中所述跨模态机器学习模型被训练为处理以下两种或更多种：视频数据、音频数据、文本数据、图像数据、图形数据。
4.根据权利要求1所述的系统，其中所述一个或多个机器学习模型包括以下中的两个或更多个：
5.根据权利要求1所述的系统，还包括指令，所述指令在由所述至少一个处理器所执行时，使所述至少一个处理器执行还包括以下的操作：
6.根据权利要求5所述的系统，其中将所述第一内容链接到所述第二内容包括：
7.根据权利要求6所述的系统，还包括指令，所述指令在由所述至少一个处理器所执行时，使所述至少一个处理器执行还包括以下的操作：
8.根据权利要求6所述的系统，还包括指令，所述指令在由所述至少一个处理器所执行时，使所述至少一个处理器执行还包括以下的操作：p>
9.一种计算机存储介质，包括计算机可执行指令，所述指令在由至少一个处理器所执行时，执行一种方法，包括：
10.根据权利要求9所述的计算机存储介质，其中所述多模态数据与通信应用相关联。
11.根据权利要求10所述的计算机存储介质，其中所述方法还包括：
12.一种方法，包括：
13.根据权利要求12所述的方法，其中所述一个或多个机器学习模型包括跨模态机器学习模型，并且其中单个跨模态机器学习模型被训练为分析包括所述多模态的多个不同模态，以生成针对所述多个不同模态中的每个模态的分析数据。
14.根据权利要求12所述的方法，其中所述一个或多个机器学习模型包括以下中的两个或更多个：
15.根据权利要求12所述的方法，其中所述多模态数据与通信会话或游戏会话中的一个相关联。
...【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种系统，包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其中所述一个或多个机器学习模型包括跨模态机器学习模型，并且其中单个跨模态机器学习模型被训练为分析包括所述多模态的多个不同模态，以生成针对所述多个不同模态中的每个模态的分析数据。
3.根据权利要求2所述的系统，其中所述跨模态机器学习模型被训练为处理以下两种或更多种：视频数据、音频数据、文本数据、图像数据、图形数据。
4.根据权利要求1所述的系统，其中所述一个或多个机器学习模型包括以下中的两个或更多个：
5.根据权利要求1所述的系统，还包括指令，所述指令在由所述至少一个处理器所执行时，使所述至少一个处理器执行还包括以下的操作：
6.根据权利要求5所述的系统，其中将所述第一内容链接到所述第二内容包括：
7.根据权利要求6所述的系统，还包括指令，所述指令在由所述至少一个处理器所执行时，使所述至少一个处理器执行还包括以下的操作：
8.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：E·努里，
申请(专利权)人：微软技术许可有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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