多模态信息是指结合多种信息（如文本、图像、音频等）来增强数据的表现力和丰富度。在处理多模态信息时，可以采取以下几种方法：
基于深度学习的多模态模型：可以使用深度神经网络结构来同时处理多种模态的输入数据，例如使用卷积神经网络（CNN）处理图像和循环神经网络（RNN）处理文本，然后将不同模态的特征进行融合。
多模态特征融合：将不同模态数据的特征进行融合，可以使用简单的拼接、加权求和等方式，也可以采用更复杂的注意力机制来动态地调整不同模态数据在融合特征中的重要性。
跨模态学习与泛化：通过在不同模态数据之间建立联系和映射关系，从而提高模型的泛化能力，使得模型在处理新的多模态数据时也能取得良好的效果。
在应用多模态信息时，可以根据具体的任务需求和数据特点选择合适的处理方法，并通过实验验证和调整来优化模型的性能。