要处理多模态信息，即结合多种不同类型的数据，您可以使用以下方法：
数据预处理：确保各种数据类型的数据格式一致，并且进行必要的清洗和标准化。
特征提取：针对不同的数据类型，可以使用不同的特征提取方法，如图像数据可以使用卷积神经网络提取特征，文本数据可以使用词嵌入等方法。
数据融合：将从不同数据类型中提取的特征融合在一起，可以采用简单的拼接或者更复杂的融合方法，如注意力机制等。
多模态模型：构建适合处理多模态信息的模型，例如深度神经网络结构，可以包含多个分支，每个分支分别处理不同类型的数据输入。
训练与优化：利用融合后的数据训练模型，并使用合适的优化算法对模型进行调优，以达到更好的性能。
通过以上方法，您可以有效处理多模态信息，并获得更全面的数据分析和挖掘结果。