一种基于多模态大模型的跨模态知识推理方法

本发明涉及一种基于多模态大模型的跨模态知识推理方法。现有模型在跨模态知识推理过程中，常因受限于单一模态信息提取和浅层特征融合，难以充分捕捉文本、图像、视频等数据间的深层语义关联。为解决该问题，本发明提出一种融合文本、图像、视频及文档等多模态信息的模型，充分利用监督微调策略、自适应注意力机制及跨语言处理技术，将多模态数据的处理转化为统一的特征抽取、交互和深度推理任务。该模型采用模块化设计，整合多源数据互补分析、时空特征建模和情感语义分析，实现多模态协同交互、动态场景理解、长视频关键事件分析及人机共情响应。经过充分训练，该多模态大模型在复杂认知任务中表现出卓越的逻辑推理能力和情感理解能力，为跨模态信息的高效抽取、深度语义解析及智能响应提供了一种全新的解决方案。