大规模数据的多样性、 动态性、 异构性和高噪声等特性对人工智能技术的实际应用提出了更高的要求。以自然语言处理和多模态技术为代表的人工智能技术， 能够有效处理文本、 图像和音视频等多种形式的数据。这些技术不仅能够使机器更好地理解和处理自然语言， 还能够实现对多模态信息的综合分析， 从而推动人工智能在医疗、 金融和教育等各个领域的广泛应用。未来， 随着大知识、 大数据、 大模型的不断融合， 多模态信息的智能化处理水平将进一步提升， 有望使机器能够像人类一样理解客观世界， 具备理解、 分析和决策的能力， 实现从感知智能到认知智能的跨越。
本专栏共4篇文章， 涵盖融合主题模型的图神经网络对话情感识别方法、 基于多特征融合嵌入与DCNN的临床命名实体识别方法、 句子级时序卷积网络的多模态抑郁症识别方法和基于改进SMOTE算法和Ensemble模型的学习结果预测方法， 涉及情感分析、 信息抽取和多模态等领域， 为相关领域的技术发展和应用提供了新思路和解决方案。