CN119577116A - 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 - Google Patents

Abstract

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。

Description

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

技术领域

本申请实施例涉及人工智能设备技术领域，尤其涉及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。

背景技术

随着信息量的爆炸式增长和用户需求的多样化，用户查询请求往往包含多种数据形式，如文本、图像、音频及视频等。这要求系统不仅能够接收并解析来自用户的多模态查询请求，还需要对这些请求进行语义解析与意图识别，以确定问题的核心与所需的知识领域。生成个性化的理解框架是确保准确回答用户查询的基础。此外，系统需要具备高效处理和整合多模态数据的能力，以便为用户提供全面且精准的答案。

目前，许多智能问答系统依赖于单一模态的数据处理方法，即主要基于文本数据进行分析。对于包含多模态数据的复杂查询，现有系统通常采用分立处理的方式，分别对不同类型的输入数据（如文本、图像）进行独立分析，然后尝试将结果合并。这种方法虽然可以在一定程度上满足基本需求，但在面对复杂的多模态查询时，其效果往往不尽人意。此外，一些先进的系统开始引入流形学习增强算法和多任务学习技术，试图通过构建共享表示空间来优化多模态数据的信息整合，并提升传递效率。

尽管现有方案在某些方面取得了一定进展，但仍存在显著不足。首先，由于缺乏有效的多模态数据整合机制，现有系统难以捕捉到不同数据形式之间的内在关联，导致智能数据分析与知识问答的准确性不足。其次，现有系统的递归处理能力有限，无法充分模拟序列信息的动态时间变化，从而影响了对复杂依赖关系的捕捉。最后，大多数系统未能实时监测用户的即时反应与环境变化，缺乏动态调整回答策略的能力，使得回答内容的相关性和准确性难以保证。

发明内容

本申请实施例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，用以解决现有技术中智能数据分析与知识问答的准确性不足的问题。

第一方面，本申请实施例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，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；

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。

可选地，所述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，包括：

提取所述个性化问题理解框架中的多模态数据特性，以分析所述多模态数据特性中不同数据特性间的潜在关联，生成多模态关联图谱；

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至所述多模态关联图谱，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，生成流形嵌入表示；

采用多任务学习技术构建共享表示空间，针对所述流形嵌入表示设计多个相互关联的子任务，在所述共享表示空间中同时训练所述相互关联的子任务，以提升所述个性化问题理解框架的传递效率，生成多任务协同模型；

获取所述多任务协同模型中各子任务的输出结果，映射回所述共享表示空间，引入自适应正则化机制，根据所述各子任务的输出结果动态进行正则化处理，提升所述多任务协同模型的泛化能力，生成跨模态统一表示。

可选地，所述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至所述多模态关联图谱，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，生成流形嵌入表示，包括：

引入相似度矩阵评估所述多模态关联图谱中的多模态相关性，识别出所述多模态关联图谱中的高度一致性部分，采用局部线性嵌入技术，在识别过程中保留局部邻域结构，生成一致性局部邻域结构；

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至所述多模态关联图谱，将所述一致性局部邻域结构为结构基础，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，生成流形嵌入中间结果；

针对所述流形嵌入中间结果，引入全局信息融合机制，通过结合所述个性化问题理解框架中的全局上下文信息，进一步优化所述流形嵌入中间结果，生成全局优化嵌入图；

引入加权平均策略，根据所述全局优化嵌入图中不同数据点的重要性分配不同权重，应用维度选择技术，从所述全局优化嵌入图产生的候选维度中选择对所述多模态数据特性代表性最强的维度组合，生成流形嵌入表示。

可选地，所述采用多任务学习技术构建共享表示空间，针对所述流形嵌入表示设计多个相互关联的子任务，在所述共享表示空间中同时训练所述相互关联的子任务，以提升所述个性化问题理解框架的传递效率，生成多任务协同模型，包括：

通过聚类方法识别所述流形嵌入表示中的自然簇，以获取所述流形嵌入表示中的集中区域，评估所述自然簇中每个簇的内部一致性与外部分离性，生成流形嵌入簇分析结果；

采用多任务学习技术，根据所述流形嵌入簇分析结果构建共享表示空间，针对所述流形嵌入表示设计多个相互关联的子任务，在所述共享表示空间中同时训练所述相互关联的子任务，以提升所述个性化问题理解框架的传递效率，生成多任务学习架构；

针对所述多任务学习架构，引入任务相关性矩阵，量化所述多任务学习架构中的任务相关性，以增强所述多任务学习架构中各子任务间的协同作用，生成任务协同优化图；

在所述共享表示空间中，为所述任务协同优化图中每个协同任务分配初始权重，通过反向传播算法动态调整所述初始权重，并引入早期停止机制，防止所述动态调整过程中发生过拟合现象，生成多任务协同模型。

可选地，所述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，包括：

应用时序特征提取技术，提取所述跨模态统一表示中的时间依赖性成分，分析所述时间依赖性成分中的时间模式与周期性特征，生成时间序列特征集；

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，输入所述内部状态至所述时间序列特征集，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，生成时间序列内部状态图；

采用层次聚类方法，通过分层聚合方式对所述序列信息与所述时间序列内部状态图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，生成层次聚类结构图；

识别所述层次聚类结构图中的关键节点与路径，应用图遍历算法，从所述关键节点中的根节点到叶节点逐层探索，记录逐层探索过程中有序信息的重要传递路径，生成有序信息结构图。

可选地，所述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，输入所述内部状态至所述时间序列特征集，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，生成时间序列内部状态图，包括：

应用滑动窗口机制，提取所述时间序列特征集中的局部时序特征，结合时频变换技术，基于所述局部时序特征捕捉全局周期性模式，生成精细化时间序列特征集；

运用循环神经网络算法，结合所述跨模态统一表示中的序列信息与所述精细化时间序列特征集进行递归处理，递归更新所述序列信息的内部状态，输入所述内部状态至所述时间序列特征集，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，生成递归更新状态记录；

将所述递归更新状态记录中每个时间步的内部状态映射至相应时间点上，并应用异常检测算法，以识别并标记潜在异常映射转换，生成时间序列状态映射表；

整合所述时间序列状态映射表中所有时间步的内部状态信息，应用可视化技术，将所述时间序列状态映射表中的映射结果转换成直观图形表示，生成时间序列内部状态图。

可选地，所述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，包括：

解析所述有序信息结构图中节点与边的关系，以识别出所述有序信息结构图中不同信息元素间的逻辑连接，通过模式识别技术，提取出所述有序信息结构图中各节点所代表的信息单元与相互作用方式，生成节点与边信息表；

引入情境感知反馈机制捕捉用户的即时反应与周围环境变化，并结合所述节点与边信息表将所述即时反应与周围环境变化转化为可计算特征向量，生成可计算特征向量组；

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，对所述可计算特征向量组进行动态加权处理，生成动态加权特征向量；

评估所述回答策略中回答内容的相关性与准确性，结合所述动态加权特征向量对评估结果进行优化，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。

第二方面，本申请实施例提供一种基于多模态大模型的智能数据分析与知识问答系统，包括：

接收模块，用于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；

处理模块，用于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；

模拟模块，用于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；

监测模块，用于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。

第三方面，本申请实施例提供一种计算设备，包括处理组件以及存储组件；所述存储组件存储一个或多个计算机指令；所述一个或多个计算机指令用以被所述处理组件调用执行，实现如第一方面所述的一种基于多模态大模型的智能数据分析与知识问答方法。

第四方面，本申请实施例提供一种计算机存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机执行时，实现如第一方面所述的一种基于多模态大模型的智能数据分析与知识问答方法。

本申请实施例中，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；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。通过接收并解析多模态查询请求，结合语义解析与意图识别技术，生成个性化问题理解框架。此过程不仅能够准确捕捉用户的复杂查询需求，还能跨文本、图像、音频及视频等多种数据形式进行高效整合，从而提供更精准的知识服务。进一步地，利用流形学习增强算法和循环神经网络算法，优化多模态数据的信息整合，并通过情境感知反馈机制动态调整回答策略，确保回答内容的相关性和准确性。这种方法极大地提升了智能数据分析与知识问答系统的交互体验和响应质量。

进一步地，通过构建共享表示空间并同时训练多个子任务，提升了个性化问题理解框架的传递效率，最终生成跨模态统一表示。这种方法不仅增强了多模态数据处理的鲁棒性，还提高了模型的泛化能力，使得系统能够在不同应用场景中保持高性能表现。

进一步地，通过时序特征提取技术和循环神经网络算法，生成时间序列内部状态图，再采用层次聚类方法构建组织化信息结构，逐步合并最相近的数据点，提供深层次的知识挖掘。最后，通过图遍历算法记录有序信息的重要传递路径，生成有序信息结构图。这种方法不仅有效地捕捉了序列信息间的复杂依赖关系，还为后续的知识挖掘提供了结构化的基础，极大提升了分析结果的深度和准确性。

本申请的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种基于多模态大模型的智能数据分析与知识问答方法的流程图；

图2为本申请实施例提供的一种基于多模态大模型的智能数据分析与知识问答系统的结构示意图；

图3为本申请实施例提供的一种计算设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

在本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

图1为本申请实施例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的流程图，如图1所示，该方法包括：

101、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；

在该步骤中，多模态查询请求指用户通过多种数据形式（如文本、图像、音频和视频）提出的查询，这些数据形式可以单独或组合使用，每种数据形式都携带了不同类型的信息，需要综合处理以理解用户的意图。

语义解析与意图识别技术旨在通过自然语言处理技术和机器学习模型，分析用户输入的文本内容，确定其语义含义和潜在意图，该技术能够将非结构化的用户查询转换为结构化信息，以便进一步处理。

问题核心与所需知识领域指从多模态查询请求中提取的关键问题点和相关知识领域，这有助于系统聚焦于用户真正关心的内容，并为其提供有针对性的回答。

个性化问题理解框架是通过对用户查询进行深度分析后生成的一种结构化表示，它包含用户意图、问题核心以及相关的背景信息。

本申请实施例中，首先，系统接收来自用户的多模态查询请求；其次，利用语义解析与意图识别技术对查询请求进行分析，确定其中的问题核心和所需的知识领域；再次，根据分析结果生成一个个性化的理解框架，该框架整合了所有模态的数据特征；最后，此框架作为后续步骤的基础，确保系统能够准确理解和回应用户的查询。

假设用户上传了一段包含文字描述和图片的旅行日志，询问关于某个景点的历史背景。系统首先接收并解析这段多模态查询请求，包括文本中的文字描述和图片内容；其次，利用语义解析与意图识别技术分析文本，确定用户的问题核心为“某景点的历史背景”；再次，结合图片中的视觉信息，生成一个包含文本和图像特征的个性化问题理解框架；最后，这个框架将指导系统在接下来的步骤中搜索相关信息，以提供精确的答案。

102、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；

在该步骤中，流形学习增强算法是一种数据分析方法，旨在揭示高维数据集中的低维内在几何结构，该算法通过降维技术保留数据的主要特征，同时优化不同模态之间的信息整合。

流形嵌入处理是指将高维数据映射到低维空间的过程，使得数据点之间的相对距离尽可能保持不变，这种方法可以帮助发现数据的内在模式，并提高数据处理的效率。

内在几何结构指的是隐藏在多模态数据背后的空间关系和结构特性，通过流形嵌入处理，可以更清晰地展示这些特性，从而更好地理解数据的本质。

共享表示空间是一个统一的特征空间，不同的模态数据在这个空间中被表示为具有相似特征的向量，构建这样的空间有助于跨模态数据的一致性处理。

跨模态统一表示是经过处理后的多模态数据在一个共同表示空间中的最终形式，它整合了各个模态的数据特征，提供了统一的数据视图，便于后续分析和应用。

本申请实施例中，首先，系统采用流形学习增强算法对个性化问题理解框架中的多模态数据进行流形嵌入处理；其次，通过这一处理揭示数据的内在几何结构，优化各模态间的信息整合；再次，在构建的共享表示空间中同时训练多个子任务；最后，生成跨模态统一表示，作为下一步处理的基础。

例如，延续上例，假设系统已经生成了包含文本和图像特征的个性化问题理解框架。系统首先利用流形学习增强算法对该框架中的多模态数据进行流形嵌入处理；其次，通过这一处理揭示出文本和图像数据的内在几何结构，优化两者之间的信息整合；再次，在构建的共享表示空间中同时训练多个子任务，如文本分类和图像识别；最后，生成跨模态统一表示，为后续的时间序列分析和递归处理做好准备。

103、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；

在该步骤中，循环神经网络算法是一种专门用于处理序列数据的神经网络模型，特别适用于捕捉时间序列中的依赖关系，通过引入内部状态机制，递归地更新每个时间步的状态，模拟时间序列的动态变化。

内部状态是指循环神经网络算法在每个时间步保存的记忆，用于传递上下文信息，内部状态允许模型在处理长序列时保持对过去信息的记忆，从而更好地捕捉时间依赖性。

时间序列特征集是由时间序列数据中提取出的特征组成的集合，这些特征反映了时间序列中的模式和周期性。它们为后续的递归处理提供了基础。

动态时间变化是指时间序列数据随时间演变的特性，循环神经网络算法能够模拟这种变化，捕捉序列信息间的复杂依赖关系。

组织化信息结构是通过对序列信息进行分层聚合而构建的一种结构化表示，它反映了数据点之间的层次关系，层次聚类方法通过逐步合并最相近的数据点，形成这种结构。

有序信息结构图是对组织化信息结构的一种图形化表示，展示了数据点之间的关联性和层级关系。

本申请实施例中，首先，系统应用时序特征提取技术，生成时间序列特征集；其次，运用循环神经网络算法对跨模态统一表示中的序列信息进行递归处理，递归更新内部状态；再次，模拟序列信息的动态时间变化，捕捉依赖关系；最后，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。

例如，延续上例，假设系统已经生成了跨模态统一表示。系统首先应用时序特征提取技术，从统一表示中提取时间序列特征集；其次，运用循环神经网络算法对这些特征进行递归处理，递归更新内部状态，模拟时间序列的动态变化；再次，捕捉序列信息间的依赖关系，生成时间序列内部状态图；最后，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，为用户提供详细的旅游景点历史背景分析。

104、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。

情境感知反馈机制是一种实时监测和响应用户即时反应及环境变化的技术，该机制能够根据用户的行为和环境状况动态调整系统的行为，以提供更加个性化和精准的服务。

动态权重分配是指根据不同情境下各个因素的重要性，动态调整其权重值。

智能数据分析与知识问答方案是基于情境感知反馈机制生成的一种综合性解决方案，它不仅考虑了用户的即时反馈，还结合了历史数据和当前情境，为用户提供最合适的答案。

本申请实施例中，首先，系统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；其次，动态调整对个性化问题理解框架的回答策略；再次，通过对有序信息结构图进行上下文相关的动态权重分配，评估并优化回答内容的相关性与准确性；最后，记录用户对回答内容的即时反馈，生成智能数据分析与知识问答方案。

例如，延续上例，假设系统已经生成了有序信息结构图。系统首先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；其次，动态调整对个性化问题理解框架的回答策略，确保答案既符合用户当前的兴趣又考虑了历史偏好；再次，通过对有序信息结构图进行上下文相关的动态权重分配，评估并优化回答内容的相关性与准确性；最后，记录用户对回答内容的即时反馈，生成智能数据分析与知识问答方案，持续改进服务质量。

综上所述，步骤101至104涵盖了从接收多模态查询请求到生成智能数据分析与知识问答方案的完整流程，旨在提供一个多模态大模型驱动的智能问答系统，满足用户在复杂查询场景下的精准信息需求。

为了解决多模态数据整合的复杂性，一些实施例中，步骤102中所述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，包括：提取所述个性化问题理解框架中的多模态数据特性，以分析所述多模态数据特性中不同数据特性间的潜在关联，生成多模态关联图谱；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至所述多模态关联图谱，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，生成流形嵌入表示；采用多任务学习技术构建共享表示空间，针对所述流形嵌入表示设计多个相互关联的子任务，在所述共享表示空间中同时训练所述相互关联的子任务，以提升所述个性化问题理解框架的传递效率，生成多任务协同模型；获取所述多任务协同模型中各子任务的输出结果，映射回所述共享表示空间，引入自适应正则化机制，根据所述各子任务的输出结果动态进行正则化处理，提升所述多任务协同模型的泛化能力，生成跨模态统一表示。

在该实施例中，多模态数据特性是指从个性化问题理解框架中提取出的各种数据特征，包括文本的情感分析、图像的颜色分布和纹理。

多模态关联图谱是一种图形化表示，展示了多模态数据特性间的相互关系，通过构建这种图谱，可以更好地捕捉到不同模态数据之间的内在联系，为后续的数据处理提供基础。

流形嵌入表示是经过流形学习增强算法处理后的数据表示形式，它保留了原始数据的主要特征，并揭示了数据的内在几何结构，这种方法有助于提高数据处理的效率和准确性。

多任务协同模型是在共享表示空间中同时训练多个子任务的结果，每个子任务专注于解决某一类特定问题，而所有子任务共同作用以提升系统的整体性能。

自适应正则化机制是一种动态调整模型参数的技术，旨在防止过拟合并提高模型的泛化能力，通过根据子任务的输出结果进行动态正则化处理，确保模型能够在不同情况下保持良好的表现。

跨模态统一表示是最终生成的一种综合性的数据表示形式，它整合了来自不同模态的数据特征，在一个共同的空间中表示这些特征。

本申请实施例中，首先，系统提取个性化问题理解框架中的多模态数据特性，分析这些特性间的潜在关联，生成多模态关联图谱；其次，利用流形学习增强算法对多模态数据进行流形嵌入处理，将数据映射至多模态关联图谱，揭示其内在几何结构，优化各模态间的信息整合，生成流形嵌入表示；再次，采用多任务学习技术构建共享表示空间，设计多个相互关联的子任务，在共享表示空间中同时训练这些子任务，生成多任务协同模型；最后，获取多任务协同模型中各子任务的输出结果，映射回共享表示空间，引入自适应正则化机制，根据各子任务的输出结果动态进行正则化处理，提升多任务协同模型的泛化能力，生成最终的跨模态统一表示。

以下是一个具体示例：

例如，假设用户上传了一段包含文字描述和图片的艺术品鉴定请求，询问某件艺术品的历史背景和真伪。首先，系统提取个性化问题理解框架中的多模态数据特性，如文本中的描述和图片中的细节特征，分析这些特性间的潜在关联，生成多模态关联图谱；其次，利用流形学习增强算法对多模态数据进行流形嵌入处理，将数据映射至多模态关联图谱，揭示其内在几何结构，优化文本和图像数据间的整合，生成流形嵌入表示；再次，采用多任务学习技术构建共享表示空间，设计多个相互关联的子任务，如艺术品历史分析和真伪鉴别，在共享表示空间中同时训练这些子任务，生成多任务协同模型；最后，获取多任务协同模型中各子任务的输出结果，映射回共享表示空间，引入自适应正则化机制，根据各子任务的输出结果动态进行正则化处理，提升多任务协同模型的泛化能力，生成最终的跨模态统一表示，为用户提供精准的艺术品鉴定服务。

为了解决多模态数据整合的复杂性，一些实施例中，步骤102中所述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至所述多模态关联图谱，包括：引入相似度矩阵评估所述多模态关联图谱中的多模态相关性，识别出所述多模态关联图谱中的高度一致性部分，采用局部线性嵌入技术，在识别过程中保留局部邻域结构，生成一致性局部邻域结构；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至所述多模态关联图谱，将所述一致性局部邻域结构为结构基础，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，生成流形嵌入中间结果；针对所述流形嵌入中间结果，引入全局信息融合机制，通过结合所述个性化问题理解框架中的全局上下文信息，进一步优化所述流形嵌入中间结果，生成全局优化嵌入图；引入加权平均策略，根据所述全局优化嵌入图中不同数据点的重要性分配不同权重，应用维度选择技术，从所述全局优化嵌入图产生的候选维度中选择对所述多模态数据特性代表性最强的维度组合，生成流形嵌入表示。

在该实施例中，相似度矩阵是一种用于评估多模态关联图谱中不同数据点之间相关性的工具。

一致性局部邻域结构是指在多模态关联图谱中保留了局部邻域关系的数据结构，通过局部线性嵌入技术，在保持局部特征的同时揭示数据的内在几何特性，确保每个数据点与其最近邻居之间的相对位置不变。

流形嵌入中间结果是经过初步流形嵌入处理后生成的中间表示形式，它基于一致性局部邻域结构，揭示了多模态数据的内在几何结构，并优化了各模态间的信息整合。

全局信息融合机制是一种结合个性化问题理解框架中的全局上下文信息的技术，旨在进一步优化流形嵌入中间结果，这种方法确保了最终生成的嵌入图不仅保留了局部特征，还反映了全局结构。

加权平均策略是根据全局优化嵌入图中不同数据点的重要性分配不同权重的方法，通过应用维度选择技术，从候选维度中选择最具代表性的维度组合，生成最终的流形嵌入表示。

本申请实施例中，首先，引入相似度矩阵评估多模态关联图谱中的多模态相关性，识别出图谱中的高度一致性部分；其次，采用局部线性嵌入技术，在识别过程中保留局部邻域结构，生成一致性局部邻域结构；再次，运用流形学习增强算法，将多模态数据进行流形嵌入处理至多模态关联图谱，以一致性局部邻域结构为基础，揭示数据的内在几何结构，生成流形嵌入中间结果；最后，针对流形嵌入中间结果，引入全局信息融合机制，结合个性化问题理解框架中的全局上下文信息，进一步优化中间结果，生成全局优化嵌入图，并引入加权平均策略，根据不同数据点的重要性分配不同权重，应用维度选择技术，选择最具代表性的维度组合，生成最终的流形嵌入表示。

以下是一个具体示例：

例如，假设用户上传了一段包含文字描述和视频片段的教育资料查询请求，询问某一学科知识点的详细解释和应用场景。首先，系统引入相似度矩阵评估多模态关联图谱中的多模态相关性，识别出图谱中的高度一致性部分；其次，采用局部线性嵌入技术，在识别过程中保留局部邻域结构，生成一致性局部邻域结构；再次，运用流形学习增强算法，将多模态数据进行流形嵌入处理至多模态关联图谱，以一致性局部邻域结构为基础，揭示数据的内在几何结构，生成流形嵌入中间结果；最后，针对流形嵌入中间结果，引入全局信息融合机制，结合个性化问题理解框架中的全局上下文信息，进一步优化中间结果，生成全局优化嵌入图，并引入加权平均策略，根据不同数据点的重要性分配不同权重，应用维度选择技术，选择最具代表性的维度组合，生成最终的流形嵌入表示，为用户提供精准的教育资料查询服务。

为了解决多模态数据整合和传递效率的问题，一些实施例中，步骤102中所述采用多任务学习技术构建共享表示空间，针对所述流形嵌入表示设计多个相互关联的子任务，在所述共享表示空间中同时训练所述相互关联的子任务，以提升所述个性化问题理解框架的传递效率，生成多任务协同模型，包括：通过聚类方法识别所述流形嵌入表示中的自然簇，以获取所述流形嵌入表示中的集中区域，评估所述自然簇中每个簇的内部一致性与外部分离性，生成流形嵌入簇分析结果；采用多任务学习技术，根据所述流形嵌入簇分析结果构建共享表示空间，针对所述流形嵌入表示设计多个相互关联的子任务，在所述共享表示空间中同时训练所述相互关联的子任务，以提升所述个性化问题理解框架的传递效率，生成多任务学习架构；针对所述多任务学习架构，引入任务相关性矩阵，量化所述多任务学习架构中的任务相关性，以增强所述多任务学习架构中各子任务间的协同作用，生成任务协同优化图；在所述共享表示空间中，为所述任务协同优化图中每个协同任务分配初始权重，通过反向传播算法动态调整所述初始权重，并引入早期停止机制，防止所述动态调整过程中发生过拟合现象，生成多任务协同模型。

在该实施例中，自然簇是指通过聚类方法从流形嵌入表示中识别出的数据点集中区域，这些簇反映了数据内在结构中的自然分组，有助于评估不同区域之间的内部一致性和外部分离性。

流形嵌入簇分析结果是通过对自然簇进行评估后生成的结果，它展示了每个簇的内部一致性和外部分离性，帮助系统更好地理解数据分布和特征。

共享表示空间是一个统一的特征空间，不同的模态数据在这个空间中被表示为具有相似特征的向量。

多任务学习架构是基于流形嵌入簇分析结果构建的一种学习框架，其中包含多个相互关联的子任务。每个子任务专注于解决某一类特定问题，而所有子任务共同作用以提升系统的整体性能。

任务相关性矩阵是一种量化工具，用于衡量多任务学习架构中各子任务之间的相关性。通过引入这种矩阵，可以增强子任务间的协同作用，提高模型的学习效果。

任务协同优化图是根据任务相关性矩阵生成的一种图形化表示，展示了各子任务之间的协同关系。这种方法有助于进一步优化多任务学习过程，确保各子任务能够有效地共同工作。

多任务协同模型是经过训练后的最终模型，它结合了多个子任务的优势，提升了系统在处理复杂多模态查询时的传递效率和准确性。

本申请实施例中，首先，通过聚类方法识别流形嵌入表示中的自然簇，获取集中区域，并评估每个簇的内部一致性与外部分离性，生成流形嵌入簇分析结果；其次，采用多任务学习技术，根据流形嵌入簇分析结果构建共享表示空间，设计多个相互关联的子任务，在共享表示空间中同时训练这些子任务，生成多任务学习架构；再次，针对多任务学习架构，引入任务相关性矩阵，量化任务间的关系，增强各子任务间的协同作用，生成任务协同优化图；最后，在共享表示空间中，为任务协同优化图中的每个协同任务分配初始权重，通过反向传播算法动态调整这些权重，并引入早期停止机制防止过拟合现象，生成多任务协同模型。

以下是一个具体示例：

例如，假设用户上传了一段包含文字描述和音频片段的音乐评论请求，询问某首歌曲的情感表达和演奏技巧。首先，系统通过聚类方法识别流形嵌入表示中的自然簇，获取集中区域，并评估每个簇的内部一致性与外部分离性，生成流形嵌入簇分析结果；其次，采用多任务学习技术，根据流形嵌入簇分析结果构建共享表示空间，设计多个相互关联的子任务，如情感分析和演奏技巧识别，在共享表示空间中同时训练这些子任务，生成多任务学习架构；再次，针对多任务学习架构，引入任务相关性矩阵，量化任务间的关系，增强各子任务间的协同作用，生成任务协同优化图；最后，在共享表示空间中，为任务协同优化图中的每个协同任务分配初始权重，通过反向传播算法动态调整这些权重，并引入早期停止机制防止过拟合现象，生成多任务协同模型，为用户提供精准的音乐评论服务。

为了解决序列信息的时间依赖性和依赖关系捕捉的问题，一些实施例中，步骤103中所述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，包括：应用时序特征提取技术，提取所述跨模态统一表示中的时间依赖性成分，分析所述时间依赖性成分中的时间模式与周期性特征，生成时间序列特征集；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，输入所述内部状态至所述时间序列特征集，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，生成时间序列内部状态图；采用层次聚类方法，通过分层聚合方式对所述序列信息与所述时间序列内部状态图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，生成层次聚类结构图；识别所述层次聚类结构图中的关键节点与路径，应用图遍历算法，从所述关键节点中的根节点到叶节点逐层探索，记录逐层探索过程中有序信息的重要传递路径，生成有序信息结构图。

在该实施例中，时序特征提取技术是一种用于从数据中提取时间依赖性成分的技术。

时间序列特征集是通过时序特征提取技术生成的数据集合，包含了时间依赖性成分中的时间模式和周期性特征，这些特征集为循环神经网络算法提供了重要的输入信息，帮助其更好地模拟动态时间变化。

时间序列内部状态图是由循环神经网络算法生成的一种图形化表示，展示了序列信息的内部状态随时间的变化情况，这种图有助于捕捉序列信息间的依赖关系，并提供可视化工具以辅助分析。

层次聚类结构图是通过分层聚合方式构建的一种组织化信息结构图，展示了序列信息中最相近数据点之间的合并过程，这种方法可以提供深层次的知识挖掘，揭示数据的内在层次关系。

有序信息结构图是通过对层次聚类结构图中的关键节点与路径进行图遍历算法逐层探索后生成的最终结果，它记录了重要传递路径，展示了数据点之间的有序信息流动，为用户提供清晰的分析结果。

本申请实施例中，首先，应用时序特征提取技术，从跨模态统一表示中提取时间依赖性成分，分析其中的时间模式与周期性特征，生成时间序列特征集；其次，运用循环神经网络算法，对跨模态统一表示中的序列信息进行递归处理，递归更新序列信息的内部状态，将内部状态输入至时间序列特征集，模拟序列信息的动态时间变化，生成时间序列内部状态图；再次，采用层次聚类方法，通过分层聚合方式对序列信息与时间序列内部状态图构建组织化信息结构，根据相似度度量逐步合并最相近数据点，提供深层次知识挖掘，生成层次聚类结构图；最后，识别层次聚类结构图中的关键节点与路径，应用图遍历算法，从根节点到叶节点逐层探索，记录有序信息的重要传递路径，生成有序信息结构图。

以下是一个具体示例：

例如，假设用户上传了一段包含文字描述和视频片段的健身训练请求，询问某项健身动作的标准姿势和常见错误。首先，系统应用时序特征提取技术，从跨模态统一表示中提取时间依赖性成分，分析这些成分中的时间模式与周期性特征，生成时间序列特征集；其次，运用循环神经网络算法，对跨模态统一表示中的序列信息进行递归处理，更新序列信息的内部状态，并将这些内部状态输入至时间序列特征集，模拟其动态时间变化，以捕捉序列信息间的依赖关系，生成时间序列内部状态图；再次，采用层次聚类方法，通过分层聚合方式对序列信息与时间序列内部状态图构建组织化信息结构，根据组织化信息结构中的相似度度量，逐步合并最相近的数据点，提供深层次知识挖掘，生成层次聚类结构图；最后，识别层次聚类结构图中的关键节点与路径，应用图遍历算法，从关键节点中的根节点到叶节点逐层探索，记录逐层探索过程中有序信息的重要传递路径，生成有序信息结构图，为用户提供详细的健身训练指导。

为了解决捕捉序列信息中的复杂时间依赖性和异常模式的问题，一些实施例中，步骤103中所述运用循环神经网络算法结合滑动窗口机制和时频变换技术，包括：应用滑动窗口机制，提取所述时间序列特征集中的局部时序特征，结合时频变换技术，基于所述局部时序特征捕捉全局周期性模式，生成精细化时间序列特征集；运用循环神经网络算法，结合所述跨模态统一表示中的序列信息与所述精细化时间序列特征集进行递归处理，递归更新所述序列信息的内部状态，输入所述内部状态至所述时间序列特征集，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，生成递归更新状态记录；将所述递归更新状态记录中每个时间步的内部状态映射至相应时间点上，并应用异常检测算法，以识别并标记潜在异常映射转换，生成时间序列状态映射表；整合所述时间序列状态映射表中所有时间步的内部状态信息，应用可视化技术，将所述时间序列状态映射表中的映射结果转换成直观图形表示，生成时间序列内部状态图。

在该实施例中，滑动窗口机制是一种用于从时间序列特征集中提取局部时序特征的方法。

时频变换技术是指将时间域信号转换到频率域的技术，可以帮助识别时间序列中的周期性成分，提供关于时间序列全局模式的信息。

精细化时间序列特征集是通过滑动窗口机制和时频变换技术生成的一种增强型特征集合，它不仅包含了局部时序特征，还捕捉到了全局周期性模式，使得模型可以更好地理解序列信息中的动态变化。

递归更新状态记录是在递归处理过程中，对跨模态统一表示中的序列信息与精细化时间序列特征集进行递归更新后产生的内部状态记录，这种记录追踪了每个时间步上的变化，帮助捕捉序列间的依赖关系。

时间序列状态映射表是通过将递归更新状态记录中的每个时间步的内部状态映射至相应时间点而创建的表格，它应用了异常检测算法来标记任何可能的异常转换，这有助于识别潜在的异常情况或不寻常的行为。

时间序列内部状态图是通过可视化技术将时间序列状态映射表中的映射结果转换成直观图形表示后的产物，这些图形提供了时间序列内部状态随时间变化的视觉化展示，便于分析人员理解和解释。

本申请实施例中，首先，应用滑动窗口机制，从时间序列特征集中提取局部时序特征，并结合时频变换技术，基于局部时序特征捕捉全局周期性模式，生成精细化时间序列特征集；其次，运用循环神经网络算法，结合跨模态统一表示中的序列信息与精细化时间序列特征集进行递归处理，递归更新序列信息的内部状态，输入内部状态至时间序列特征集，模拟序列信息的动态时间变化，以捕捉序列信息间的依赖关系，生成递归更新状态记录；再次，将递归更新状态记录中每个时间步的内部状态映射至相应时间点上，并应用异常检测算法，识别并标记潜在异常映射转换，生成时间序列状态映射表；最后，整合时间序列状态映射表中所有时间步的内部状态信息，应用可视化技术，将映射结果转换成直观图形表示，生成时间序列内部状态图。

以下是一个具体示例：

假设在一个智能医疗监测系统中，用户希望分析患者的心电图数据，以识别心律失常等心脏问题。首先，系统应用滑动窗口机制，从心电图数据的时间序列特征集中提取局部时序特征，并结合时频变换技术，捕捉全局周期性模式，生成精细化时间序列特征集；其次，运用循环神经网络算法，结合心电图数据的序列信息与精细化时间序列特征集进行递归处理，递归更新序列信息的内部状态，模拟其动态时间变化，捕捉序列信息间的依赖关系，生成递归更新状态记录；再次，将递归更新状态记录中每个时间步的内部状态映射至相应时间点上，应用异常检测算法，识别并标记潜在异常映射转换，生成时间序列状态映射表；最后，整合时间序列状态映射表中所有时间步的内部状态信息，应用可视化技术，将映射结果转换成直观图形表示，生成时间序列内部状态图，帮助医生更准确地诊断心脏疾病。

为了解决用户即时反应和环境变化对问答策略的影响问题，一些实施例中，步骤104中所述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，包括：解析所述有序信息结构图中节点与边的关系，以识别出所述有序信息结构图中不同信息元素间的逻辑连接，通过模式识别技术，提取出所述有序信息结构图中各节点所代表的信息单元与相互作用方式，生成节点与边信息表；引入情境感知反馈机制捕捉用户的即时反应与周围环境变化，并结合所述节点与边信息表将所述即时反应与周围环境变化转化为可计算特征向量，生成可计算特征向量组；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，对所述可计算特征向量组进行动态加权处理，生成动态加权特征向量；评估所述回答策略中回答内容的相关性与准确性，结合所述动态加权特征向量对评估结果进行优化，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。

在该实施例中，有序信息结构图是一种图形化表示，展示了数据点之间的关联性和层级关系，它由节点（代表信息单元）和边（代表信息单元间的逻辑连接）构成，提供了深层次的知识挖掘工具。

节点与边信息表是通过对有序信息结构图中节点与边的关系进行解析后生成的表格，这张表详细记录了每个节点所代表的信息单元及其相互作用方式，帮助系统更好地理解信息之间的逻辑连接。

模式识别技术是一种用于从复杂数据中提取有意义模式的技术，通过应用这种技术，可以识别出有序信息结构图中各节点所代表的信息单元，并描述它们之间的相互作用方式。

情境感知反馈机制是一种实时监测用户即时反应与周围环境变化的技术，它能够捕捉到用户的即时反馈和环境中的动态变化，并将这些信息转化为可用于计算的特征向量。

可计算特征向量组是由情境感知反馈机制生成的一组特征向量，它们反映了用户的即时反应和环境变化，这些向量可以在后续的处理中用于动态调整回答策略。

动态加权特征向量是对可计算特征向量组进行上下文相关的动态权重分配后的结果，通过这种方式，系统可以根据当前的情境调整各个特征的重要性，从而优化回答策略。

智能数据分析与知识问答方案是最终生成的一种综合性解决方案，结合了用户的即时反馈、历史数据和当前情境，为用户提供最合适的答案。

本申请实施例中，首先，解析有序信息结构图中节点与边的关系，识别出不同信息元素间的逻辑连接，通过模式识别技术提取出各节点所代表的信息单元与相互作用方式，生成节点与边信息表；其次，引入情境感知反馈机制捕捉用户的即时反应与周围环境变化，并结合节点与边信息表将这些反应和变化转化为可计算特征向量，生成可计算特征向量组；再次，动态调整对个性化问题理解框架的回答策略，通过对有序信息结构图进行上下文相关的动态权重分配，对可计算特征向量组进行动态加权处理，生成动态加权特征向量；最后，评估回答策略中回答内容的相关性与准确性，结合动态加权特征向量对评估结果进行优化，记录用户对回答内容的即时反馈，生成智能数据分析与知识问答方案。

以下是一个具体示例：

例如，在一个智能交通导航系统中，用户希望获取最佳路线建议以避开交通拥堵。首先，系统解析有序信息结构图中节点与边的关系，识别出不同信息元素间的逻辑连接，通过模式识别技术提取出各节点所代表的信息单元与相互作用方式，生成节点与边信息表；其次，引入情境感知反馈机制捕捉用户的即时反应（如用户选择或取消某条建议路线）与周围环境变化（如实时交通状况更新），并结合节点与边信息表将这些反应和变化转化为可计算特征向量，生成可计算特征向量组；再次，动态调整对个性化问题理解框架的回答策略，通过对有序信息结构图进行上下文相关的动态权重分配，对可计算特征向量组进行动态加权处理，生成动态加权特征向量；最后，评估回答策略中回答内容的相关性与准确性，结合动态加权特征向量对评估结果进行优化，记录用户对回答内容的即时反馈，生成智能数据分析与知识问答方案，确保提供的路线建议既符合当前交通状况又满足用户的偏好。

本申请考虑到，为了解决现有技术中因为存在多模态数据整合效率低、内在几何结构难以捕捉的问题，所以发明实施例提出该可选方案以解决提高多模态数据分析精度和泛化能力的技术问题，因此提出了一个新的可选方案，该方案包括：

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至所述多模态关联图谱，将所述一致性局部邻域结构为结构基础，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，生成流形嵌入中间结果，包括：

通过主成分分析，将所述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。

该方法旨在通过对多模态数据进行流形嵌入处理，以捕捉其内在几何结构，并优化各模态间的信息整合。基于主成分分析和k近邻图构建局部邻域结构一致性损失函数，进一步引入指数衰减函数与周期性函数来增强对复杂几何结构的捕捉能力，同时添加正则化项防止过拟合现象发生。最终采用梯度下降法迭代更新样本点在低维空间中的位置，确保能量函数收敛到最优解，生成流形嵌入中间结果。这种方法不仅提高了多模态数据分析的精度，还增强了系统的泛化能力和响应速度，为智能数据分析与知识问答提供了坚实的基础。

假设在一个基于多模态大模型的智能客户支持系统中，该系统需要实时处理客户的多媒体查询，以提供精准的问题解答和个性化服务建议；

选取特定时间段内的客户服务交互数据作为优化时间序列特征集，包含300个样本（即），每个样本有80个特征维度，k取值为5（即每个样本考虑其最近的5个邻居）；假设通过余弦相似度计算得到的相似度权重平均值为0.85；空间衰减系数，非线性调节系数；

；

假设指数衰减系数；正弦波振幅系数，正弦波周期调节系数；平衡参数；正则化系数；假设对于上述样本，找到与其匹配的200个时间序列特征集（即），并且正则化项选择L2正则化；

；

假设设定阈值为0.85，由于计算结果0.89大于该设定阈值，所以表明该智能客户支持系统具有较高的有效性和可靠性。这是因为较高的能量函数值反映了模型在当前条件下能够有效地捕捉多模态客户服务交互数据的内在几何结构，同时保证了低维表示的质量。这说明模型能够更好地保留原始数据的特性，有助于更准确地理解客户的问题模式和服务需求，从而提供个性化的解决方案。通过以上步骤，确保了对客户服务交互数据的有效降维和内在几何结构的保留，提高了智能客户支持系统的准确性和响应速度。

本申请考虑到，为了解决现有技术中因为存在多模态数据的时间依赖性和复杂序列信息捕捉不足的问题，所以发明实施例提出该可选方案以解决提高时间序列分析精度和模型泛化能力的技术问题，因此提出了一个新的可选方案，该方案包括：

运用循环神经网络算法，结合所述跨模态统一表示中的序列信息与所述精细化时间序列特征集进行递归处理，递归更新所述序列信息的内部状态，输入所述内部状态至所述时间序列特征集，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，生成递归更新状态记录，包括：

基于，通过引入多尺度特征提取技术，捕捉所述精细化时间序列特征集中不同时间尺度下特征变化，构建局部一致性保持图计算所述特征变化的相似度矩阵，以生成内部状态；

通过以下公式，计算出内部状态：

；

其中，为时间步时序列信息的内部状态；为时间步时序列信息的内部状态；为激活函数；为输入权重矩阵，连接当前时间步的输入特征与内部状态；为递归权重矩阵，连接前一个时间步的内部状态与当前时间步的内部状态；为偏置向量，用于调整内部状态的初始值；为对数调节系数；为距离衰减系数；为当前时间步输入特征与前一时间步内部状态之间的欧几里得距离平方，用以保持局部一致性；为跨模态统一表示中的序列信息在时间步t的精细化时间序列特征集；

基于所述内部状态，通过遗忘门控制上一时间步的记忆信息保留比例，通过输入门选择当前时间步的新信息，采用指数衰减项捕捉基于距离的变化关系，引入双曲正切激活函数进行非线性变换，以生成记忆细胞状态；

通过以下公式，计算出记忆细胞状态：

；

其中，为时间步的记忆细胞状态；为激活函数；和分别为遗忘门和输入门的权重矩阵；和分别为遗忘门和输入门的偏置向量；为元素级乘法运算符；tanh为双曲正切激活函数；为候选记忆细胞状态的权重矩阵；为候选记忆细胞状态的偏置向量；为指数调节系数；为距离衰减系数；为当前时间步输入特征与当前时间步内部状态之间的欧几里得距离平方；为跨模态统一表示中的序列信息在时间步t的精细化时间序列特征集；为时间步时序列信息的内部状态；为时间步的记忆细胞状态；

应用时间依赖性分析，评估所述记忆细胞状态中每个时间步记忆细胞状态的关联强度，引入递归更新公式，根据所述记忆细胞状态与当前输入特征，动态调整所述内部状态的更新方式，生成递归更新状态记录。

该方法旨在通过对多模态数据的时间序列特征进行递归处理，以捕捉其时间依赖性和序列信息间的复杂关系，并优化各模态间的信息整合。基于循环神经网络算法，结合跨模态统一表示中的序列信息与精细化时间序列特征集，递归更新序列信息的内部状态。这种方法不仅提高了时间序列分析的精度，还增强了系统的泛化能力和响应速度，为智能数据分析与知识问答提供了坚实的基础。

假设在一个基于多模态大模型的智能学术文献检索与问答系统中，该系统需要实时处理用户上传的多媒体查询，以提供精准的知识回答和数据洞察；

假设输入权重矩阵和递归权重矩阵通过训练获得，偏置向量初始设为零，对数调节系数，距离衰减系数；

；

假设遗忘门和输入门的权重矩阵通过训练获得，偏置向量初始设为零，候选记忆细胞状态的权重矩阵通过训练获得，偏置向量初始设为零，指数调节系数，距离衰减系数；

；

假设设定阈值为0.9，由于计算结果0.93大于该设定阈值，所以表明该智能学术文献检索与问答系统具有较高的有效性和可靠性。这是因为较高的记忆细胞状态值反映了模型在当前条件下能够有效地捕捉多模态查询数据的时间依赖性和序列信息，同时保证了内部状态的质量。这说明模型能够更好地理解用户的查询意图和数据模式，有助于更准确地匹配相关的学术文献和提供深入的数据分析。通过以上步骤，确保了对用户查询数据的有效处理和内在几何结构的保留，提高了系统的准确性和响应速度。这使得科研人员能够更快地获取到所需的最新研究成果，提升研究效率，增强了整个学术文献检索系统的智能化程度和服务水平。

图2为本申请实施例提供一种基于多模态大模型的智能数据分析与知识问答系统的结构示意图，如图2所示，该装置包括：

接收模块21，用于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；

处理模块22，用于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；

模拟模块23，用于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；

监测模块24，用于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。

图2所述的一种基于多模态大模型的智能数据分析与知识问答系统可以执行图1所示实施例所述的一种基于多模态大模型的智能数据分析与知识问答方法，其实现原理和技术效果不再赘述。对于上述实施例中的一种基于多模态大模型的智能数据分析与知识问答系统其中各个模块、单元执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

在一个可能的设计中，图2所示实施例的一种基于多模态大模型的智能数据分析与知识问答系统可以实现为计算设备，如图3所示，该计算设备可以包括存储组件31以及处理组件32；

所述存储组件31存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令供所述处理组件32调用执行。

所述处理组件32用于：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；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。

其中，处理组件32可以包括一个或多个处理器来执行计算机指令，以完成上述的方法中的全部或部分步骤。当然处理组件也可以为一个或多个应用专用集成电路（ASIC）、数字信号处理器（DSP）、数字信号处理设备（DSPD）、可编程逻辑器件（PLD）、现场可编程门阵列（FPGA）、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

存储组件31被配置为存储各种类型的数据以支持在终端的操作。存储组件可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器（SRAM），电可擦除可编程只读存储器（EEPROM），可擦除可编程只读存储器（EPROM），可编程只读存储器（PROM），只读存储器（ROM），磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

当然，计算设备必然还可以包括其他部件，例如输入/输出接口、显示组件、通信组件等。

输入/输出接口为处理组件和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是输出设备、输入设备等。

通信组件被配置为便于计算设备和其他设备之间有线或无线方式的通信等。

其中，该计算设备可以为物理设备或者云计算平台提供的弹性计算主机等，此时计算设备即可以是指云服务器，上述处理组件、存储组件等可以是从云计算平台租用或购买的基础服务器资源。

本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机执行时可以实现上述图1所示实施例的一种基于多模态大模型的智能数据分析与知识问答方法。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

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；

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。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述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，包括：

提取所述个性化问题理解框架中的多模态数据特性，以分析所述多模态数据特性中不同数据特性间的潜在关联，生成多模态关联图谱；

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至所述多模态关联图谱，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，生成流形嵌入表示；

采用多任务学习技术构建共享表示空间，针对所述流形嵌入表示设计多个相互关联的子任务，在所述共享表示空间中同时训练所述相互关联的子任务，以提升所述个性化问题理解框架的传递效率，生成多任务协同模型；

获取所述多任务协同模型中各子任务的输出结果，映射回所述共享表示空间，引入自适应正则化机制，根据所述各子任务的输出结果动态进行正则化处理，提升所述多任务协同模型的泛化能力，生成跨模态统一表示。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述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至所述多模态关联图谱，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，生成流形嵌入表示，包括：

引入相似度矩阵评估所述多模态关联图谱中的多模态相关性，识别出所述多模态关联图谱中的高度一致性部分，采用局部线性嵌入技术，在识别过程中保留局部邻域结构，生成一致性局部邻域结构；

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至所述多模态关联图谱，将所述一致性局部邻域结构为结构基础，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，生成流形嵌入中间结果；

针对所述流形嵌入中间结果，引入全局信息融合机制，通过结合所述个性化问题理解框架中的全局上下文信息，进一步优化所述流形嵌入中间结果，生成全局优化嵌入图；

引入加权平均策略，根据所述全局优化嵌入图中不同数据点的重要性分配不同权重，应用维度选择技术，从所述全局优化嵌入图产生的候选维度中选择对所述多模态数据特性代表性最强的维度组合，生成流形嵌入表示。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用多任务学习技术构建共享表示空间，针对所述流形嵌入表示设计多个相互关联的子任务，在所述共享表示空间中同时训练所述相互关联的子任务，以提升所述个性化问题理解框架的传递效率，生成多任务协同模型，包括：

通过聚类方法识别所述流形嵌入表示中的自然簇，以获取所述流形嵌入表示中的集中区域，评估所述自然簇中每个簇的内部一致性与外部分离性，生成流形嵌入簇分析结果；

采用多任务学习技术，根据所述流形嵌入簇分析结果构建共享表示空间，针对所述流形嵌入表示设计多个相互关联的子任务，在所述共享表示空间中同时训练所述相互关联的子任务，以提升所述个性化问题理解框架的传递效率，生成多任务学习架构；

针对所述多任务学习架构，引入任务相关性矩阵，量化所述多任务学习架构中的任务相关性，以增强所述多任务学习架构中各子任务间的协同作用，生成任务协同优化图；

在所述共享表示空间中，为所述任务协同优化图中每个协同任务分配初始权重，通过反向传播算法动态调整所述初始权重，并引入早期停止机制，防止所述动态调整过程中发生过拟合现象，生成多任务协同模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述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，包括：

应用时序特征提取技术，提取所述跨模态统一表示中的时间依赖性成分，分析所述时间依赖性成分中的时间模式与周期性特征，生成时间序列特征集；

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，输入所述内部状态至所述时间序列特征集，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，生成时间序列内部状态图；

采用层次聚类方法，通过分层聚合方式对所述序列信息与所述时间序列内部状态图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，生成层次聚类结构图；

识别所述层次聚类结构图中的关键节点与路径，应用图遍历算法，从所述关键节点中的根节点到叶节点逐层探索，记录逐层探索过程中有序信息的重要传递路径，生成有序信息结构图。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述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，输入所述内部状态至所述时间序列特征集，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，生成时间序列内部状态图，包括：

应用滑动窗口机制，提取所述时间序列特征集中的局部时序特征，结合时频变换技术，基于所述局部时序特征捕捉全局周期性模式，生成精细化时间序列特征集；

运用循环神经网络算法，结合所述跨模态统一表示中的序列信息与所述精细化时间序列特征集进行递归处理，递归更新所述序列信息的内部状态，输入所述内部状态至所述时间序列特征集，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，生成递归更新状态记录；

将所述递归更新状态记录中每个时间步的内部状态映射至相应时间点上，并应用异常检测算法，以识别并标记潜在异常映射转换，生成时间序列状态映射表；

整合所述时间序列状态映射表中所有时间步的内部状态信息，应用可视化技术，将所述时间序列状态映射表中的映射结果转换成直观图形表示，生成时间序列内部状态图。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述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，包括：

解析所述有序信息结构图中节点与边的关系，以识别出所述有序信息结构图中不同信息元素间的逻辑连接，通过模式识别技术，提取出所述有序信息结构图中各节点所代表的信息单元与相互作用方式，生成节点与边信息表；

引入情境感知反馈机制捕捉用户的即时反应与周围环境变化，并结合所述节点与边信息表将所述即时反应与周围环境变化转化为可计算特征向量，生成可计算特征向量组；

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，对所述可计算特征向量组进行动态加权处理，生成动态加权特征向量；

评估所述回答策略中回答内容的相关性与准确性，结合所述动态加权特征向量对评估结果进行优化，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。

8.一种基于多模态大模型的智能数据分析与知识问答系统，其特征在于，包括：

接收模块，用于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；

处理模块，用于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；

模拟模块，用于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；

监测模块，用于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。

9.一种计算设备，其特征在于，包括处理组件以及存储组件；所述存储组件存储一个或多个计算机指令；所述一个或多个计算机指令用以被所述处理组件调用执行，实现如权利要求1~7任一项所述的一种基于多模态大模型的智能数据分析与知识问答方法。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机执行时，实现如权利要求1~7任一项所述的一种基于多模态大模型的智能数据分析与知识问答方法。