一种多模态融合的非结构化数据多元分类分级方法及系统

本发明涉及数据安全分类分级技术领域，公开一种多模态融合的非结构化数据多元分类分级方法及系统。分类方法包括：多模态数据融合，包括文档数据多模态融合、图片数据多模态融合、音频数据多模态融合及视频数据多模态融合，以获得融合表征向量；融合表征向量输入神经网络模块，以输出M维向量，M为类别数；对M维向量进行转换，获得概率向量P；基于概率向量P获取多模态数据的多元数据类别；计算非结构化数据的最大数据级别和期望数据级别。本发明引入多模态融合技术，充分挖掘和利用非结构化数据中多种有效信息，采用多元分类分级技术，为非结构化数据赋予多个类别以及最大数据级别和期望数据级别，显著提升了非结构化数据的分类分级效果。