恭喜迈动互联(北京)信息科技有限公司耿志强获国家专利权
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龙图腾网恭喜迈动互联(北京)信息科技有限公司申请的专利一种基于多模态大模型的智能数据分析与知识问答方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119577116B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510112720.5,技术领域涉及:G06F16/334;该发明授权一种基于多模态大模型的智能数据分析与知识问答方法及系统是由耿志强;刘梦;丰帆设计研发完成,并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多模态大模型的智能数据分析与知识问答方法及系统在说明书摘要公布了:本申请提供一种基于多模态大模型的智能数据分析与知识问答方法及系统。其中,接收多模态查询请求,进行语义解析与意图识别技术,确定问题核心与所需知识领域,生成个性化问题理解框架;运用流形学习增强算法进行流形嵌入处理,揭示内在几何结构,采用多任务学习技术构建共享表示空间,同时训练多个子任务,生成跨模态统一表示;运用循环神经网络算法进行递归处理,递归更新内部状态,采用层次聚类方法构建组织化信息结构,生成有序信息结构图;引入情境感知反馈机制,实时监测即时反应与环境变化,动态调整回答策略,记录即时反馈,生成智能数据分析与知识问答方案。本申请提供的技术方案提升智能数据分析与知识问答的准确性和用户体验。
本发明授权一种基于多模态大模型的智能数据分析与知识问答方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于多模态大模型的智能数据分析与知识问答方法,其特征在于,包括:接收并解析来自用户的多模态查询请求,对所述多模态查询请求进行语义解析与意图识别技术,确定所述多模态查询请求中的问题核心与所需知识领域,生成个性化问题理解框架;所述多模态查询请求包含文本、图像、音频及视频多种形式的数据组合;运用流形学习增强算法,对所述个性化问题理解框架中的多模态数据进行流形嵌入处理,揭示所述多模态数据的内在几何结构,以优化所述多模态数据中各模态间的信息整合,采用多任务学习技术构建共享表示空间,在所述共享表示空间中同时训练多个子任务,以提升所述个性化问题理解框架的传递效率,生成跨模态统一表示;所述生成跨模态统一表示过程生成流形嵌入表示,所述生成流形嵌入表示过程生成流形嵌入中间结果;所述生成流形嵌入中间结果包括:通过主成分分析,将一致性局部邻域结构中的高维多模态数据映射至低维度空间,构建k近邻图,以在所述低维度空间中获取相似度权重,以生成局部邻域结构一致性损失函数;通过以下公式,计算出局部邻域结构一致性损失函数: ;其中,为局部邻域结构一致性损失函数;为多模态数据样本的数量;为样本的近邻集合;为样本与之间的相似度权重,用于衡量局部邻域内样本间的关联性;为样本与之间欧几里得距离的平方,用以保持局部邻域结构的一致性;为对数项影响控制系数;为非线性调节系数,用于调整指数衰减的速度;应用指数衰减函数与周期性函数,增强所述局部邻域结构一致性损失函数对复杂几何结构的捕捉能力,添加正则化项以防止过拟合现象发生,提升所述局部邻域结构一致性损失函数的泛化性能,以生成流形嵌入能量函数;通过以下公式,计算出流形嵌入能量函数: ;其中,为流形嵌入能量函数;为指数衰减系数,用于调节非线性关系的强度;为指数衰减速度系数;为正弦波振幅系数,用于引入周期性变化;为正弦波周期调节系数;为平衡参数,用于调整相似度权重的影响;为样本与之间的相似度权重;为正则化项,用于防止过拟合;为正则化系数,用于控制正则化项对能量函数的影响;为低维表示与之间欧几里得距离的平方,用于保持内在几何结构的一致性;与分别为经过流形嵌入处理后第个和第个样本的低维表示;采用梯度下降法,迭代更新所述流形嵌入能量函数中样本点在所述低维空间中的位置,以收敛到最优解,实施监控迭代更新过程中每次迭代后的能量变化,生成流形嵌入中间结果;运用循环神经网络算法,对所述跨模态统一表示中的序列信息进行递归处理,递归更新所述序列信息的内部状态,模拟所述序列信息的动态时间变化,以捕捉所述序列信息间的依赖关系,采用层次聚类方法,通过分层聚合方式对所述序列信息构建组织化信息结构,根据所述组织化信息结构中的相似度度量,逐步合并所述序列信息中最相近数据点,提供深层次知识挖掘,生成有序信息结构图;引入情境感知反馈机制,实时监测用户的即时反应与环境变化,动态调整对所述个性化问题理解框架的回答策略,通过对所述有序信息结构图进行上下文相关的动态权重分配,评估并优化所述回答策略中回答内容的相关性与准确性,记录用户对所述回答内容的即时反馈,生成智能数据分析与知识问答方案。
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