基于大模型索引识别的数字档案分类查询方法

本发明涉及信息技术领域，公开了基于大模型索引识别的数字档案分类查询方法，方法包括通过多模态数据的采集与处理，生成统一的特征表示；基于特征融合方法优化多模态数据的信息表达；利用动态验证机制提高数据特征的一致性和分类结果的准确性；将优化后的特征通过降维方法嵌入低维语义空间，生成分类标签；构建支持查询与反馈优化的向量索引，所述多模态数据的采集包括以下步骤：采集文本数据，采集图像数据。通过卷积神经网络对图像数据进行特征提取通过多模态数据的采集与处理，实现了文本、图像、音频及结构化数值数据的统一特征表示，有效解决了现有技术中数据来源单一及特征表达不一致的问题。