多模态数据融合下的自然语义识别研究

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摘要：在自然语义识别任务中，单一模态数据难以有效捕捉复杂的语境信息。多模态数据融合通过结合视觉、听觉与文本等异构数据，构建了更为完整的语义理解框架。研究设计了一种融合驱动的语义识别架构，提出了基于深度学习的跨模态特征提取与对齐方法，实现了多源数据的协同分析。在标准数据集的测试中，该融合方法的准确率较单模态方案提升了18.5%，且表现出更强的场景适应能力。（剩余5209字）

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