摘要
本发明公开了基于人工智能的多模态企业智脑系统,属于大数据处理技术领域;用于解决现有方案中多模态数据处理精度与系统鲁棒性不佳的技术问题;通过预提取‑对比学习‑维度对齐‑动态优化‑验证微调的闭环流程,可以实现多模态特征的语义对齐,通过对比学习建立跨模态语义关联、维度对齐解决空间不匹配、动态矩阵优化贴合任务需求、验证微调确保实际效果;通过置信度评估‑任务编码‑权重计算‑特征融合‑端到端优化的递进式流程,实现了多模态特征的智能加权,通过置信度评估筛选可靠数据、任务编码明确决策目标、门控网络动态分配权重、端到端优化确保策略贴合业务需求。
技术关键词
样本
嵌入特征
企业
结构化业务数据
贝叶斯概率模型
异常数据
融合多模态特征
重构单元
多模态数据采集
对齐模块
语音特征
语义
大数据处理技术
孤立森林算法
鲁棒性
门控循环单元
跨模态
生成对抗网络
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训练集数据
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联合损失函数
故障树模型
天然气
量化评价方法
逻辑门
样本工艺流程