随着科学技术的蓬勃发展,科技数据逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。用户在科技论文平台以及科技资讯网站查询相应的科技内容的同时,通常希望能够对检索的科技内容进行更加全面的了解。为了能够获得跨模态科技大数据的统一语义表示,需要对跨模态科技需求大数据进行深度特征提取。为了能够实现跨模态科技大数据的科技实体演进规律分析,需要对跨模态科技数据实体之间的关联关系进行挖掘。本文完成的主要工作内容如下:（1）针对科技需求的文本数据,提出了基于科技需求的附加特征的科技大数据科技需求文本语义扩展（SDSSE）算法,该算法的主题目标是针对科技需求文本的特征向量提取进行设计,利用特征降维网络来实现;并使用改进的残差网络结构来进行科技需求图片的处理。经过对比实验结果表明,本文提出的基于科技大数据的特征提取算法在进行的对比实验当中的召回率、准确率以及F-measure等指标均有提升。（2）针对跨模态科技大数据,提出了对跨模态科技大数据进行统一语义表示的方法。提出了跨模态科技大数据映射（DMCT）算法,该算法在深度网络的基础上增加了金字塔池化层进行改进。为了能够实现用户对于不同模态下的科技需求数据的检索,需要对跨模态科技需求检索的精确率进行提高,通过DMCT算法能够获得跨模态科技大数据的统一语义表示,并利用哈希空间来实现检索精准化。经过对比实验结果的验证,通过使用DMCT算法获得的跨模态科技数据的统一语义表示进行的跨模态科技需求大数据的检索比其它对比实验的检索结果要准确率更高。（3）针对科技文本大数据,提出了基于多通道注意力的科技需求大数据实体关系抽取（MCMA）算法。MCMA算法会对各个时间段内的科技需求数据分别进行语义关联关系抽取,并根据科技实体语义相似度和时间系数进行数据存储,通过图团体检测算法对科技实体进行演进规律分析。实验结果表明,MCMA算法能够有效地根据跨模态科技需求大数据进行关联关系抽取,并且所计算得到的语义关系准确度等指标均优于对比算法。（4）设计并实现了跨模态科技大数据的知识服务构件系统。该系统主要包含跨模态科技需求数据精准检索、跨模态科技需求关联关系查询、科技实体演进规律分析以及系统展示四个模块,针对以上的四个系统模块内容进行系统验证,表明跨模态知识服务构件系统具有一定的实用性。