多模态分析的魔力：如何让数据“说话”，并驱动业务增长 原创

在当今数字化时代，数据无处不在，但传统的单一模态数据分析方法往往只能捕捉到部分信息，而忽略了跨模态关系中隐藏的重要洞察。多模态数据分析（Multi-Modal Data Analytics）应运而生，它整合了文本、图像、音频、视频等多种数据源，为我们提供了一个更全面、更深入的视角。今天，我们就来深入探讨一下多模态数据分析的魅力所在。

一、什么是多模态数据？

多模态数据是指将来自两个或多个不同来源或模态的信息结合起来。这可以是文本、图像、声音、视频、数字数据以及传感器数据的组合。例如，社交媒体上的帖子可能包含文字和图片，或者医疗记录中可能包含医生的笔记、X光片和生命体征测量数据，这些都是多模态数据的典型例子。

多模态数据分析的核心在于能够隐式地建模不同类型数据之间的相互依赖关系。在现代人工智能系统中，这种融合方法能够提供比单一模态方法更丰富、更强大的理解能力和预测能力，尤其在自动驾驶、医疗诊断、推荐系统等领域具有重要意义。

二、多模态数据分析是什么？

多模态数据分析是一套用于探索和解释包含多种类型表示的数据集的分析方法和技术。它通过特定的分析方法处理文本、图像、音频、视频和数值数据等多种数据类型，以发现模态之间的隐藏模式或关系。这种方法能够提供比单独分析不同数据源更完整、更准确的理解。

多模态数据分析的主要挑战在于设计能够高效融合和对齐多模态信息的技术。分析师需要处理各种类型的数据、结构、规模和格式，以揭示数据中的意义并识别模式和关系。近年来，机器学习技术，尤其是深度学习模型的发展，极大地推动了多模态分析的能力。例如，注意力机制和Transformer模型能够学习详细的跨模态关系。

三、数据预处理与表示

要有效地分析多模态数据，首先需要将数据转换为兼容的数值表示形式，同时保留关键信息并能够跨模态进行比较。这一步骤对于良好的融合和异构数据源的分析至关重要。

四、特征提取

特征提取是将原始数据转换为一组有意义的特征的过程。这些特征可以被机器学习和深度学习模型高效利用，简化模型的任务。以下是几种常见模态的特征提取方法：

• 文本：将单词转换为数字（即向量）。如果词汇量较小，可以使用TF-IDF；如果需要捕捉语义关系，则可以使用BERT或OpenAI等嵌入方法。
• 图像：可以使用预训练的CNN网络（如ResNet或VGG）的激活层。这些算法能够从图像的低级边缘到高级语义概念中捕捉层次化模式。
• 音频：通过计算音频信号的频谱图或梅尔频率倒谱系数（MFCC）来实现。这些转换将时域中的音频信号转换为频域，突出显示最重要的部分。
• 时间序列：使用傅里叶变换或波长变换将时间信号转换为频率成分。这些变换有助于揭示序列数据中的模式、周期性和时间关系。

每种模态都有其自身的特性，因此需要针对其特定特性采用特定的技术。例如，文本处理包括分词和语义嵌入，图像分析使用卷积来寻找视觉模式，音频信号生成频域表示，时间信息则通过数学方法重新解释以揭示模式和周期。

五、表示模型

表示模型用于构建框架，将多模态信息编码到数学结构中，从而实现跨模态分析和更深入的数据理解。常见的方法包括：

• 共享嵌入：为所有模态创建一个共同的潜在空间，使得不同类型的可以在同一个向量空间中直接比较和组合。

• 典型分析：通过统计测试识别跨模态的相关性最高的线性投影，从而实现跨模态理解。

• 基于图的方法：将每种模态表示为图结构，并学习保持相似性的嵌入。这些方法能够表示复杂的关联模式，并允许基于网络的多模态关系分析。

• 扩散图：多视图扩散结合了内在几何结构和跨关系，以在模态之间进行降维。它保留了局部邻域结构，同时在高维多模态数据中实现降维。

这些模型构建了一个统一的结构，使得不同种类的数据可以进行比较和有意义的组合。目标是在模态之间生成语义等价性，使系统能够理解图像中的狗、单词“狗”和狗叫声都指的是同一件事，尽管它们的形式不同。

六、融合技术

在这一部分，我们将深入探讨多模态数据融合的主要方法，包括早期融合、晚期融合和中间融合策略，并探讨它们在不同分析场景中的最佳用例。

1. 早期融合策略

早期融合在处理开始之前，将来自不同来源和不同类型的数据在特征级别上进行组合。这使得算法能够自然地发现不同模态之间的隐藏复杂关系。这种方法特别适用于模态之间共享共同模式和关系的情况，可以将来自不同来源的特征连接成组合表示。不过，这种方法需要谨慎处理不同数据规模和格式的数据，以确保正常运行。

2. 晚期融合方法

晚期融合与早期融合相反，它不是将所有数据源合并，而是独立处理所有模态，然后在模型做出决策之前将它们组合起来。因此，最终的预测结果来自各个模态的独立输出。这种方法在模态为目标变量提供额外信息时效果良好，可以利用现有的单模态模型，而无需进行架构上的重大更改。此外，这种方法在测试阶段处理缺失模态值时具有灵活性。

3. 中间融合方法

中间融合策略根据预测任务的不同，在不同的处理级别上组合模态。这些算法平衡了早期和晚期融合算法的优点，因此模型可以有效地学习个体和跨模态的交互作用。这些算法能够适应特定的分析需求和数据特性，因此在优化基于融合的指标和计算约束方面表现出色，这种灵活性使其适合解决复杂的现实世界应用。

七、样本端到端工作流程

接下来，我们将通过一个示例SQL工作流程，构建一个多模态检索系统，并在BigQuery中执行语义搜索。为了简化，我们假设多模态数据仅包含文本和图像。

第一步：创建对象表

首先，定义一个外部“对象表”（images_obj），引用云存储中的非结构化文件。这使得BigQuery可以通过ObjectRef列将文件作为可查询数据进行处理。

CREATE OR REPLACE EXTERNAL TABLE dataset.images_obj
WITH CONNECTION `project.region.myconn`
OPTIONS (
 object_metadata = 'SIMPLE',
 uris = ['gs://bucket/images/*']
);

在这里，image_obj表会自动生成一个ref列，将每一行链接到一个GCS对象。这使得BigQuery能够管理像图像和音频文件这样的非结构化文件，同时保留元数据和访问控制。

第二步：在结构化表中引用

接下来，我们将结构化行与ObjectRefs结合起来，以实现多模态集成。我们通过生成属性并创建一个ObjectRef结构的数组作为image_refs，对对象表进行分组。

CREATE OR REPLACE TABLE dataset.products AS
SELECT
 id, name, price,
 ARRAY_AGG(
   STRUCT(uri, version, authorizer, details)
 ) AS image_refs
FROM images_obj
GROUP BY id, name, price;

这一步创建了一个包含结构化字段以及链接图像引用的产品表，使得多模态嵌入可以在同一行中实现。

第三步：生成嵌入

现在，我们将使用BigQuery在共享语义空间中生成文本和图像嵌入。

CREATE TABLE dataset.product_embeds AS
SELECT
id,
  ML.GENERATE_EMBEDDING(
    MODEL`project.region.multimodal_embedding_model`,
    TABLE (
      SELECT
        nameAS uri,
        'text/plain'AS content_type
    )
  ).ml_generate_embedding_result AS text_emb,
  ML.GENERATE_EMBEDDING(
    MODEL`project.region.multimodal_embedding_model`,
    TABLE (
      SELECT
        image_refs[OFFSET(0)].uri AS uri,
        'image/jpeg'AS content_type
      FROM dataset.products
    )
  ).ml_generate_embedding_result AS img_emb
FROM dataset.products;

在这里，我们将为每个产品生成两个嵌入：一个来自产品名称，另一个来自第一张图像。两者都使用相同的多模态嵌入模型，以确保它们共享相同的嵌入空间。这有助于对齐嵌入，并允许无缝的跨模态相似性比较。

第四步：语义检索

现在我们有了跨模态嵌入，使用语义相似性查询将匹配文本和图像查询。

SELECT id, name
FROM dataset.product_embeds
WHERE VECTOR_SEARCH(
    ml_generate_embedding_result,
    (SELECT ml_generate_embedding_result 
     FROM ML.GENERATE_EMBEDDING(
         MODEL`project.region.multimodal_embedding_model`,
         TABLE (
           SELECT"eco‑friendly mug"AS uri,
                  'text/plain'AS content_type
         )
     )
    ),
    top_k => 10
)
ORDERBY COSINE_SIM(img_emb, 
         (SELECT ml_generate_embedding_result FROM
             ML.GENERATE_EMBEDDING(
               MODEL`project.region.multimodal_embedding_model`,
               TABLE (
                 SELECT"gs://user/query.jpg"AS uri, 
                        'image/jpeg'AS content_type
               )
             )
         )
      ) DESC;

这个SQL查询执行了两阶段搜索：首先基于文本的语义搜索筛选候选结果，然后根据产品和查询之间的图像相似性对结果进行排序。这大大提升了搜索能力，你可以输入一个短语和一张图片，检索出语义上匹配的产品。

八、多模态数据分析的优势

多模态数据分析通过将多种数据类型整合到统一的分析结构中，改变了组织从多样化数据中获取价值的方式。这种方法的价值在于结合了不同模态的优势，而单独考虑这些模态时，它们提供的洞察力远不如多模态分析有效：

• 更深入的洞察：多模态整合能够揭示单模态分析所遗漏的复杂关系和相互作用。通过同时探索不同数据类型（文本、图像、音频和数值数据）之间的相关性，它能够识别隐藏的模式和依赖关系，从而对被研究的现象形成深刻的理解。
• 更高的性能：多模态模型比单模态方法表现出更高的准确性。这种冗余构建了强大的分析系统，即使某个模态的数据存在噪声（如缺失条目和不完整的条目），也能产生相似且准确的结果。
• 更快的洞察时间：SQL融合能力提高了原型设计和分析工作流程的有效性和速度，因为它支持从快速可用的数据源中快速获取洞察。这种活动为智能自动化和用户体验提供了新的机会。
• 可扩展性：它利用了SQL和Python框架的原生云能力，使流程能够最小化重复问题，同时加快部署方法。这表明分析解决方案可以适当扩展，无论级别如何提高。

九、总结

多模态数据分析是一种革命性的方法，通过整合多种信息源，能够解锁无与伦比的洞察力。组织正在采用这些方法，通过全面理解复杂关系（这些关系是单模态方法无法捕捉的），从而获得显著的竞争优势。

然而，成功需要战略性的投资和适当的基础设施，以及健全的治理框架。随着自动化工具和云平台的普及，早期采用者可以在数据驱动的经济领域中获得持久的优势。多模态分析正迅速成为处理复杂数据并取得成功的关键所在。

本文转载自​​Halo咯咯​​    作者：基咯咯