基于多级索引和特征聚类的文档检索方法

本发明涉及数据处理技术中的文档检索与信息处理技术领域，尤其涉及基于多级索引和特征聚类的文档检索方法，通过量子嵌入层对文本、图像等多模态特征进行高维空间映射，生成跨模态联合特征表示；基于元聚类算法动态初始化多级索引架构的一级索引，结合多头自注意力机制划分二级索引的语义分块。利用Sinkhorn算法生成最优传输矩阵对齐跨节点特征分布。多目标混合检索策略融合向量检索、关键词检索及图检索结果，动态调整权重分配。本发明通过量子计算、联邦学习与因果推理的协同优化，形成从特征解析到动态索引构建的闭环技术架构，解决跨模态融合不足、静态聚类偏差及语义关联缺失问题，提升异构文档检索的精度、效率及动态适应性。