基于跨模态图注意力机制的灾害信息融合与语义推理算法

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基于跨模态图注意力机制的灾害信息融合与语义推理算法
申请号:CN202510704438
申请日期:2025-05-29
公开号:CN120633837A
公开日期:2025-09-12
类型:发明专利
摘要
本发明属于灾害信息预警技术领域,尤其为基于跨模态图注意力机制的灾害信息融合与语义推理算法,包括数据预处理模块、跨模态图构建模块、跨模态图注意力机制模块、语义推理模块以及输出结果模块。本发明通过跨模态图注意力机制,能够有效融合来自多模态的数据源,从而提供更全面的灾害信息,同时通过图注意力机制,实现图注意力机制,使得模型能够动态地根据不同模态数据的相关性自适应地调整权重,提高信息融合的准确性。采用图神经网络进行灾害事件的语义推理,不仅能够准确预测灾害的类型和影响,还能提供决策支持,帮助灾害应急管理人员快速响应,本发明能够处理多种不同类型的灾害数据,并且对数据来源和格式具有较强的适应性。
技术关键词
注意力机制 跨模态 推理算法 语义 节点 文本 深度学习模型 模块 信息预警技术 梅尔频率倒谱系数 格式 图像 主成分分析方法 音频 系统响应速度 皮尔逊相关系数 训练语言模型 数据特征提取 神经网络结构
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