一种基于人工智能的数据标签分类方法及系统

本发明提出了一种基于人工智能的数据标签分类方法及系统，方法包括：获取文本数据特征和图像数据特征，并对两个特征进行融合形成多模态特征；利用图神经网络对标签层次图进行建模，将多模态特征作为输对模型进行训练，得到训练好的复杂模型；将复杂模型进行知识蒸馏，压缩为轻量化模型；根据标签层次图对轻量化模型的标签预测概率分布进行修正；获取新输入的数据，将新输入的数据输入到标签层次图中进行动态更新，同时在更新时设计一致性正则自适应调整标签预测概率分布，最后根据更新后的标签层次图优化轻量化模型的权重。本发明提供了一种能够在保持分类精度的前提下，适应多样化应用场景的高效标签分类系统。