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申请/专利权人：一百分信息技术有限公司

摘要：本发明涉及机器翻译技术领域，具体涉及一种基于机器翻译的多模态数据预处理方法，包括以下步骤：接收视频数据，所述视频数据包括多模态数据，且多模态数据包括图像、音频和文本元素；对视频流进行分析，将视频数据分解为图像序列、音频轨和文本数据；利用视觉对象识别技术对图像序列中的视觉元素进行识别和标注，提取与音频和文本数据相关的视觉信息；建立图像、音频和文本数据之间的关联模型，分析不同模态之间的互动和语义关系；基于关联模型，基于互补性强化策略优化原始多模态数据表示；整合优化后的多模态数据，形成一个结构化数据集，本发明，确保了翻译输出在字面和语境上的准确性，从而提高了后续机器翻译的整体质量。

主权项：1.一种基于机器翻译的多模态数据预处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：接收视频数据，所述视频数据包括多模态数据，且多模态数据包括图像、音频和文本元素；S2：对视频流进行分析，将视频数据分解为图像序列、音频轨和文本数据，以便进行模态对应预处理；S3：利用视觉对象识别技术对图像序列中的视觉元素进行识别和标注，提取与音频和文本数据相关的视觉信息，具体包括：S31：接收图像序列，对图像序列中的每一帧应用卷积神经网络CNN，以检测和识别图像中的视觉元素，视觉元素包括对象、场景和活动；S32：对于识别出的每个视觉元素，生成标注信息，包括对象的类别、位置、大小和在视频时间线中的出现时间，以及与该视觉元素相关联的属性和动作描述；S33：将视觉对象识别结果与从视频中提取的音频和文本数据进行对比分析，确定视觉内容与音频和文本内容之间的相关性和互动关系；S34：基于分析结果，提取关键视觉信息，关键视觉信息是与视频的音频对话或背景声音、文本元素具有高度相关性的信息；S35：为图像序列中的视觉元素创建元数据和上下文标签，描述了视觉元素与视频中的音频和文本内容之间的关系；所述卷积神经网络CNN结合动态结构调整网络机制，基于动态结构调整网络机制的卷积神经网络CNN模型通过动态调整其网络结构来有效识别和处理图像中的对象、场景和活动，具体包括：引入控制模块来动态调整网络的结构，控制模块根据输入图像的复杂性评估结果来决定网络层的深度和宽度；复杂性评估公式：设CI为输入图像I的复杂性评估函数，定义为：CI＝α·VarI+β·EdgeI+γ·TextureI，其中，VarI表示图像的方差，用于衡量图像的亮度变化程度，EdgeI表示图像的边缘数量，用于反映图像的结构复杂性，TextureI表示图像的纹理强度，α,β，γ是权重参数，用于调整各项指标在复杂性评估中的贡献度；动态调整策略：根据复杂性评估CI，动态调整网络结构的策略表示为：当CI高于预设阈值Thigh时，增加网络层数或每层的神经元数，以提高模型的处理能力；当CI低于预设阈值Tlow时，减少网络层数或每层的神经元数，以提高计算效率；动态结构调整公式：设网络在某层的神经元数，即宽度为W，则调整后的宽度W′通过以下公式确定：W′＝W×1+δ·CI-Tnorm，其中，δ是调整因子，用于控制结构调整的幅度；Tnorm是归一化的目标复杂性值，用于平衡模型结构的调整；S4：建立图像、音频和文本数据之间的关联模型，分析不同模态之间的互动和语义关系，以确保多模态数据之间的一致性和互补性，所述关联模型基于图神经网络模型GNN，接收并同步处理图像、音频和文本数据，对每种模态的数据进行深入特征提取，进而通过GNN学习不同模态数据间的相互影响和依存关系来揭示不同模态数据之间的互动和语义连接；所述GNN具体包括：图结构构建：在图中，每个节点代表一个模态中的元素，边表示不同节点之间的潜在关系；使用GNN进行关联：节点特征聚合：对于图中的每个节点v，其在第l+1层的特征通过以下公式更新： 其中，σ是激活函数，Wl和Bl分别是第l层的权重矩阵和偏置项，AGGREGATE是聚合函数，用于合并邻居节点的特征信息；关系模式学习：GNN通过迭代节点特征信息聚合过程学习节点间的复杂关系，揭示不同模态数据之间的相互影响和依存关系；所述GNN输出节点特征后，结合图中的结构信息，进行语义分析，理解不同模态数据之间的关系和互动，具体包括：节点特征综合：在GNN中，每个节点的特征经过多层网络更新后，包含了其邻居节点的信息，节点特征综合后形成综合特征向量，用于表示每个数据元素的综合属性和上下文；特征整合：对于每个节点v，其最终特征hv捕获了与其相关的多模态信息和上下文关系；语义关系建模：利用节点特征和图中的边信息建立模态之间的关系；边分析：通过分析节点之间的边，理解不同模态元素之间的关系；多模态互动分析：通过综合分析来自不同模态的节点特征和它们之间的连接的边，识别出多模态数据之间的互动模式；S5：基于关联模型，基于互补性强化策略优化原始多模态数据表示，确保翻译输出的准确性和语境相关性；S6：整合优化后的多模态数据，形成一个结构化数据集，为后续的视频翻译过程提供支持和输入。

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