摘要
本发明涉及数据分析技术领域,具体为一种基于多模态大模型的票据数据分析方法及系统,包括以下步骤:需求分析与规划:与相关利益方沟通,确定项目需求和目标,制定项目计划,包括时间表、资源分配和关键里程碑;数据收集:识别数据源,包括纸质票据和电子票据,建立数据收集管道,通过自动化工具获取票据数据,确保数据收集的合规性和安全性;数据预处理:清洗收集到的票据数据,处理缺失值和噪声数据,格式化数据以确保统一的输入格式;本发明结合OCR技术,自动识别票据中的文字信息,使用图像处理技术,分析票据的版面结构和图像信息,利用自然语言处理技术,准确提取票据中的关键信息,通过深度学习模型,提高信息提取的准确性和效率。
技术关键词
数据分析方法
水印防伪标识
多模态
学习异常检测
数据处理模块
数据可视化
情感反馈
电子票据
分析单元
数据分析系统
数据验证
噪声数据
检测票据
识别伪造票据
图像处理单元
特征提取单元
数据真实性验证
系统为您推荐了相关专利信息
回输方法
时序信号处理技术
多维监测
压力
多模态传感器
基坑监测系统
多模态数据融合
数据采集模块
数据传输延迟
实时数据
电池寿命预测方法
LSTM模型
卡尔曼滤波
序列
电池寿命预测装置
动火作业
监测方法
监控图像数据
灭火设备
虚拟环境模型