摘要
本发明提供了一种多模态异构模型检索增强方法及系统,包括:基于用户多模态查询,构建知识与应用示例双语料库,设计联合检索机制得结果集;经文本、图像、音频专用处理渠道及分段梯形拓扑结构的Spiking神经网络,映射调度得特征表示;构建基础模型、高级模型和人类专家的三级级联架构,结合递延与弃权决策机制,得决策路径与答案候选集;用哈密顿图网络表示多模态关系,以无梯度下降法快速训练优化模型参数;通过跨模态语义对齐及动态检索窗口调整,得增强检索结果;经上下文感知排序与检索增强推理,得高质量响应。该发明提升了多模态信息检索处理效率与异构模型推理响应质量。
技术关键词
多模态特征
复杂度
快速训练方法
语义
答案
神经网络架构
决策
多模态信息
跨模态
Spiking神经网络
排序算法
推理机制
参数
文本特征向量
图像特征向量
音频
关系
系统为您推荐了相关专利信息
任务调度方法
数据存储
交互模型
剩余存储容量
节点
阶段
自定义数据结构
稀疏特征提取
回归算法
预测类别
深度卷积神经网络
图像梯度信息
异常检测方法
知识蒸馏技术
图像检测模型
家庭机器人
技术评价方法
技术评价系统
可识别标签
家庭设备