摘要
本发明提供一种基于AI的高效数据检索方法及系统,涉及基于人工智能的高效数据检索技术领域,包括,获取多模态数据,所述多模态数据包括文本数据、图像数据、音频数据和视频数据;对所述多模态数据应用模态增强技术,针对每一个模态数据,采用不同的自适应增强方法进行特征增强,以优化每种模态的特征表达能力;使用多模态自适应变换器网络对增强后的数据进行处理。该基于AI的高效数据检索方法及系统,通过多模态自适应变换器网络和自适应模态选择机制,能够根据每个模态数据的特征优先级动态调整其权重。这种灵活的权重调整方式保证了高质量、时效性强的模态能够优先影响最终的检索结果。
技术关键词
数据检索方法
多模态
变换器
交叉注意力机制
映射技术
跨模态
数据检索系统
频谱特征
数据检索技术
音频
时间卷积网络
时效性
短时傅里叶变换
时间序列特征
文本
图像