摘要
本申请涉及社会管理技术领域,公开了一种社会稳定风险评估与预测软件平台,包括:数据采集与预处理模块,用于采集来自文本、图像、视频、音频及结构化数据的多模态数据,并对所述数据进行规范化、清洗和特征提取;特征提取与多模态融合模块,用于对各模态数据进行特征提取并通过多模态融合技术形成统一的风险特征表示;风险预测与实时动态调整模块,用于基于融合后的特征进行社会风险的预测,并实时动态调整模型参数。通过多源数据中提取信息,同时确保不同模态的数据在统一的嵌入空间中表现一致,实现特征间的高效互补,并配合自注意力机制和对比学习,大幅提升了平台在复杂社会情境下的风险评估全面性和准确性。
技术关键词
风险
多模态融合技术
卷积神经网络提取图像特征
模态特征
注意力机制
特征提取单元
深度学习特征提取
图像数据处理单元
社会管理技术
文本
可视化模块
融合特征
梅尔频率倒谱系数
决策支持单元
动态
音频
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模态特征
样本
跨模态检索方法
预训练语言模型
损失函数优化
命名实体识别方法
语义
分类槽
矩阵
命名实体识别模型