摘 要
随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（NLP）领域对多模态数据融合的需求日益迫切，尤其是在复杂场景下需要结合文本、图像、音频等多种信息以提升语义理解能力本研究旨在提出一种面向自然语言处理任务的高效多模态数据融合算法，通过构建跨模态特征表示框架，实现异构数据的深层次协同建模具体而言，算法引入了基于注意力机制的动态权重分配策略，能够根据任务需求自动调整不同模态的重要性，并设计了一种新型的多层感知器结构以优化特征融合过程实验结果表明，该方法在多项基准任务上显著优于现有方案，特别是在视觉问答和情感分析等多模态应用场景中表现出更强的泛化能力和表达能力本研究的主要贡献在于提出了一种灵活且高效的融合机制，为解决多模态数据间的语义鸿沟提供了新思路，同时为自然语言处理领域的进一步发展奠定了坚实基础
关键词：多模态数据融合；自然语言处理；注意力机制；跨模态特征表示；语义理解
目 录
一、绪论 1
（一）自然语言处理与多模态数据融合背景 1
（二）多模态数据融合算法的研究现状 1
二、多模态数据融合的基础理论 2
（一）多模态数据的特征表示方法 2
（二）数据对齐与跨模态映射技术 3
（三）融合算法的评价指标体系 3
三、面向自然语言处理的融合策略 4
（一）文本与其他模态数据的关联建模 4
（二）基于注意力机制的融合方法 5
（三）情感分析中的多模态数据应用 5
四、算法优化与实验验证 6
（一）融合算法的性能优化研究 6
（二）实验设计与结果分析 7
（三）应用场景与效果评估 7
结论 8
参考文献 9
致 谢 10
