摘要
本申请公开了一种基于Transformer的数据融合方法及系统,涉及数据融合技术领域,该方法包括收集多模态数据,对多模态数据进行数据预处理,得到预处理后的数据;预处理后的数据中包括独立语句和结构化特征;采用Embedding技术,对独立语句进行向量化处理,得到文本向量矩阵;基于LST M循环神经网络,提取文本向量矩阵中的文本特征;根据提取的文本向量矩阵中的文本特征和预处理后的数据中的若干个结构化特征,构建训练数据集;根据训练数据集,基于Transformer技术,对融合神经网络模型进行训练,得到训练好的融合神经网络模型。本申请为多模态数据的处理和分析提供了新的思路和方法。
技术关键词
数据融合方法
融合神经网络
文本
多模态
语句
矩阵
高维向量空间
数据融合系统
数据融合技术
双曲正切函数
数据收集模块
编码器
表达式
随机森林
自然语言
序列
分词
思路
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结构化查询语句
硬件资源配置
参数
计划
测试方法
代码调试方法
大语言模型
文本
代码覆盖率分析
项目
多模态融合技术
会议
音频特征
注意力机制
可读存储介质