多模态大模型模态缺失数据补全方法

本发明提供多模态大模型模态缺失数据补全方法，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：步骤1，对多模态输入数据进行缺失值检测与编码处理，分析数据内部特征之间的关联，通过特征重组生成结构化特征表示，并结合局部特征之间的相关性生成特征校准参数，得到各模态的数值型特征向量和掩码矩阵；步骤2，将数值型特征向量和掩码矩阵输入特征融合模型，并对模态内与模态间的上下文依赖关系进行分析，通过计算特征分布椭圆的主轴参数，对椭圆特征进行旋转校正，生成初步校正的融合特征表示。本发明通过特征分布椭圆校正与全局上下文检索，提升多模态缺失数据补全的准确性与智能性。