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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风险
文本转换技术
语音合成器
分类模型识别
决策
人交互方法
梅尔频率倒谱系数
音视频
多模态
自然语言模型