[发明专利]多模态数据的融合概率潜在语义分析方法

摘要

本发明公开了概率潜在语义分析技术领域中的一种多模态数据的融合概率潜在语义分析方法。本发明从多模态数据本质出发，通过交叉结构的引入，将仅用于单模态的标准概率潜在语义分析模型扩展至多模态，主要对每个模态对潜在语义空间贡献的差异性和它们之间内容的关联性进行建模，从而为多模态数据提供更为准确的分析和描述。本发明通过全局的参数更新来实现更为精确的参数估计；为各模态选定合适的主题数取值范围提供了依据，减少了人工选取的工作量。

主权项

多模态数据的融合概率潜在语义分析方法，其特征是该方法包括以下步骤：步骤1：建立各个模态的标准概率潜在语义分析模型，在此基础上建立融合模型；步骤2：确定融合模型的工作空间，并选定主题数；步骤3：将融合模型分解为非对称的概率潜在语义分析模型，根据融合模型的输入值和选定主题数，计算非对称的概率潜在语义分析模型的初始参数值；步骤4：通过最大期望算法对初始参数值更新，得到最终参数；步骤5：利用最终参数对待检测的模态进行分析。