一种基于知识图谱和大模型的多模态内容提取方法

本发明公开了一种基于知识图谱和大模型的多模态内容提取方法，涉及内容数字化技术领域，通过融合知识图谱的语义理解能力和大模型的深度学习能力，实现了对文本、图像、音频等多种模态内容的高效、准确提取。首先，利用知识图谱构建多模态内容的语义框架，为不同模态的信息提供统一的表示和关联。然后，通过大模型对多模态数据进行深度学习和特征提取，捕捉数据中的关键信息和潜在关联。最后，将提取出的多模态内容进行有效整合和呈现，为用户提供更加丰富、全面的信息体验。该方法不仅提高了内容提取的效率和准确性，还拓展了内容数字化的应用场景。