一种跨模态图像与文本语料关联分析系统

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一种跨模态图像与文本语料关联分析系统
申请号:CN202510389696
申请日期:2025-03-31
公开号:CN120337129A
公开日期:2025-07-18
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种跨模态图像与文本语料关联分析系统,涉及图像与文本分析领域。包括数据收集与预处理模块、特征提取模块、跨模态关联学习模块和模型训练与优化模块;数据收集与预处理模块从多源收集图像和文本数据,并进行预处理;特征提取模块利用CNN和NLP模型分别提取图像和文本特征;跨模态关联学习模块通过特征对齐、加权求和、注意力机制及交叉模态交互单元进行增强图像与文本特征的语义一致性;模型训练与优化模块采用无监督学习方法训练模型,并使用优化算法调整参数;本系统通过创新的跨模态关联学习机制和先进的深度学习模型,有效提高了跨模态图像与文本语料关联分析的准确性和可靠性。
技术关键词
关联分析系统 跨模态关联学习 跨模态图像 文本 特征提取模块 BERT模型 无监督学习方法 注意力机制 数据 电力设备 变电站设备图像 非线性变换方法 语义 输电线路巡检 特征选择方法 交叉验证方法 自然语言
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