多模態(tài)數(shù)據(jù)融合下的自然語義識別研究

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摘要：在自然語義識別任務(wù)中，單一模態(tài)數(shù)據(jù)難以有效捕捉復(fù)雜的語境信息。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合通過結(jié)合視覺、聽覺與文本等異構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建了更為完整的語義理解框架。研究設(shè)計了一種融合驅(qū)動的語義識別架構(gòu)，提出了基于深度學(xué)習(xí)的跨模態(tài)特征提取與對齊方法，實現(xiàn)了多源數(shù)據(jù)的協(xié)同分析。在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的測試中，該融合方法的準(zhǔn)確率較單模態(tài)方案提升了18.5%，且表現(xiàn)出更強(qiáng)的場景適應(yīng)能力。（剩余5209字）