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摘要：本发明涉及自然语言处理和跨模态学习技术领域，尤其涉及一种自然语言处理模型的跨模态信号数据分析方法，包括通过归类处理原始数据集和分配标识符，提高数据处理的效率和准确性；通过提取出的特征使得不同模态的数据能够在同一维度上进行比较和分析；通过建立共享表示空间为不同模态数据的融合提供了平台；通过多模态特征信息融合，更好地反映数据的本质和内在规律，为后续的时间动态信息建模分析提供数据基础；通过对时间动态信息的建模分析，捕捉到数据中的变化趋势；通过异常数据识别与事件预警，以便及时采取措施处理异常事件。本发明用于解决现有方案中跨模态数据融合与异常精准预警的技术问题。
主权项：1.一种自然语言处理模型的跨模态信号数据分析方法，其特征在于：步骤一、将原始数据集进行收集后，进行归类处理，并对每个类别的数据集分配唯一的编号标识符；其中，每个类别的数据集包括文本数据集、图像数据集以及音频数据集；步骤二、对编号后的所有数据集进行特征提取；步骤三、建立跨模态共享表示空间，统一表示不同模态的特征，并重构原始模态的特征向量；其中，不同模态的特征包括文本、图像以及音频特征；步骤四、根据重构原始模态的特征向量，将多模态特征信息进行融合，生成综合的多模态数据表示；步骤五、针对多模态表示数据，进行时间动态信息的建模分析；步骤六、对时间动态信息的建模分析结果进一步分析，识别异常数据，并完成异常事件预警。
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百度查询： 上海索思数据科技有限公司 一种自然语言处理模型的跨模态信号数据分析方法
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