一种面向多模态数据集的智能分类分级方法

本发明提供一种面向多模态数据集的智能分类分级方法，包括：利用数据接入模块，通过流式数据源和批数据源接入多模态数据集，并根据数据集规模判断是否触发数据集压缩流程；在数据集的数据规模超过预设阈值时，通过聚类分析和降维处理等手段生成Coreset数据集，实现对数据集的高效压缩和代表性样本提取；对Coreset数据集进行深度处理，包括数据清洗和特征分析，针对不同模态数据采用相应的处理技术；基于深度学习模型对处理后的数据集进行多模态内容识别与分类，得到分类结果；结合规则引擎和熵权法对分类结果进行多维度评估，确定权重分配，为数据集分级提供量化依据；采用智能化的多维度评估方法，对数据集进行最终分类与分级，得到分类分级结果。