摘要
本申请涉及人工智能与金融科技领域,公开了基于多模态大模型的资产评估方法,包括以下步骤:对待评估企业的图像数据、文本数据和结构化数据进行预处理,生成标准化的多模态输入数据;基于所述标准化的多模态输入数据,分别利用图像编码器、文本编码器和结构化数据编码器对图像数据、文本数据和结构化数据进行处理,提取每种模态的高维特征向量;通过构建映射器网络,将得到的每种模态的高维特征向量映射到同一公共嵌入空间;采用最优传输方法度量每种模态之间的嵌入分布差异,并通过最小化该差异。本发明通过构建多模态编码器、统一映射器及最优传输对齐机制,实现了多模态特征在共享空间中的高一致性融合与表达。
技术关键词
资产评估方法
高维特征向量
多模态
传输方法
数据编码器
文本编码器
图像编码器
卷积神经网络提取
高维向量空间
预训练语言模型
度量
资产负债表
图像特征向量
正则化方法
企业
语义
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大语言模型
语义图谱
一体机系统
案件
一体化终端设备
鼻咽癌放疗
计划生成方法
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人工智能生成方法
剂量体积直方图
异常检测方法
贝叶斯模型
贝叶斯网络模型
动态贝叶斯网络
多模态
食谱推荐系统
多模态
数据存储模块
图像特征提取算法
数据采集模块