摘要
本申请提供一种基于多模态大模型的智能数据分析与知识问答方法及系统。其中,接收多模态查询请求,进行语义解析与意图识别技术,确定问题核心与所需知识领域,生成个性化问题理解框架;运用流形学习增强算法进行流形嵌入处理,揭示内在几何结构,采用多任务学习技术构建共享表示空间,同时训练多个子任务,生成跨模态统一表示;运用循环神经网络算法进行递归处理,递归更新内部状态,采用层次聚类方法构建组织化信息结构,生成有序信息结构图;引入情境感知反馈机制,实时监测即时反应与环境变化,动态调整回答策略,记录即时反馈,生成智能数据分析与知识问答方案。本申请提供的技术方案提升智能数据分析与知识问答的准确性和用户体验。
技术关键词
多模态
循环神经网络算法
时间序列特征
多任务
知识问答方法
跨模态
层次聚类方法
动态权重分配
邻域
意图识别技术
生成智能
框架
数据
样本
指数衰减函数
时频变换技术
正弦波
策略
系统为您推荐了相关专利信息
深度强化学习
机器人
双曲正切函数
贪心策略
农场环境
智能故障检测
信号特征
非线性特征
预处理集成电路
非线性动力学特性
智能识别方法
多模态
多任务损失函数
像素
注意力