一种自然语言处理模型的跨模态信号数据分析方法

本发明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。