基于统一框架的大模型动态适配与协同提取方法

本发明提供了一种基于统一框架的大模型动态适配与协同提取方法，方法包括：预处理待处理多模态数据；动态识别模态类型并适配编码，得到基础特征；结合语义锚点通过并行Transformer编码器生成融合特征，同步监控特征畸变并纠错；基于锚点权重增强矩阵的跨注意力机制实现跨模态信息交互，生成跨模态特征向量；根据模态间关系类型确定差异化融合权重，得到全局融合特征；检测语义一致性并动态调整权重；转换语义信息并补充细粒度数据，形成初步结果；基于知识图谱校验并补全属性；生成含全局结果与细粒度接地信息的多粒度提取结果。本发明能够实现多模态数据的高效适配、精准融合与高质量信息提取。