一种基于多模态一致性检测的智能数据增广与清洗系统及方法

本发明涉及数据处理技术领域，具体为一种基于多模态一致性检测的智能数据增广与清洗系统及方法，包括以下步骤：多模态数据生成；多模态一致性检测；数据清洗与异常检测；智能辅助标注；质量控制与反馈优化；合规与数据溯源管理；有益效果为：通过生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)和跨模态特征融合技术，生成语义一致的多模态数据(如图像‑文本对、图像‑音频对)，确保生成数据在不同模态间的内容匹配。该一致性保障显著提升了多模态数据集的质量，为大模型提供了更加丰富和真实的训练数据，减少了因模态不匹配导致的模型性能下降。