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多模态数据的关联识别方法、装置、设备及存储介质

申请号: CN202410097011.X
申请人: 浪潮通信信息系统有限公司
申请日期: 2024/1/24

摘要文本

本发明提供一种多模态数据的关联识别方法、装置、设备及存储介质,涉及电数字数据处理技术领域,方法包括:获取待识别多模态数据;将待识别多模态数据输入至意图识别模型,获得意图识别模型输出的待识别多模态数据对应的意图识别结果;将待识别多模态数据和意图识别结果输入至语义空间模型,获得语义空间模型输出的待识别多模态数据的融合特征向量;将融合特征向量输入至多模态信息关联模型,获得多模态信息关联模型输出的待识别多模态数据的关联识别结果。通过上述方式,不仅拓宽了多模态数据关联识别的范围,还实现了特征的准确提取,保证关联识别结果的准确性,实现多模态数据关联的准确识别。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 多模态数据的关联识别方法、装置、设备及存储介质
专利类型 发明申请
申请号 CN202410097011.X
申请日 2024/1/24
公告号 CN117611845A
公开日 2024/2/27
IPC主分类号 G06V10/74
权利人 浪潮通信信息系统有限公司
发明人 李泉; 初宇飞; 肖红梅
地址 山东省济南市高新区浪潮路1036号浪潮科技园S06号楼

专利主权项内容

1.一种多模态数据的关联识别方法,其特征在于,包括:获取待识别多模态数据;所述待识别多模态数据包括待识别文本、待识别图像、待识别音频、待识别视频中的至少两种;将所述待识别多模态数据输入至意图识别模型,获得所述意图识别模型输出的所述待识别多模态数据对应的意图识别结果;所述意图识别模型是基于样本多模态数据和所述样本多模态数据对应的意图识别结果标签训练得到的;将所述待识别多模态数据和所述意图识别结果输入至语义空间模型,获得所述语义空间模型输出的所述待识别多模态数据的融合特征向量;所述语义空间模型是基于样本多模态数据、所述样本多模态数据对应的意图识别结果标签和所述样本多模态数据对应的融合特征向量训练得到的;将所述融合特征向量输入至多模态信息关联模型,获得所述多模态信息关联模型输出的待识别多模态数据的关联识别结果;所述多模态信息关联模型是基于样本多模态数据对应的融合特征向量和样本多模态数据对应的关联识别结果标签训练得到的。