发明专利已授权

一种基于超图神经网络的多模态对话情绪识别方法及系统

Name: 一种基于超图神经网络的多模态对话情绪识别方法及系统
Brand: 南京信息工程大学
SKU: 2024102964109
Availability: InStock

📄 申请号：CN202410296410.9 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2024-03-15

公开号

CN117892237B

公开日

2024-06-07

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_2431

IPC 分类号

G06F18_2431 , G06F18_2415 , G06F18_25 , G06N3_042 , G06N3_0464 , G06N3_0455 , G06N3_0442 , G06N3_048 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

人机交互, 智能客服, 社交媒体分析, 心理健康监测, 情感分析

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摘要

本发明提供一种基于超图神经网络的多模态对话情绪识别方法及系统，涉及对话情绪识别领域。该基于超图神经网络的多模态对话情绪识别方法，包括以下步骤：以对话中的话语为节点，分别构建上下文文本、图像、语音模态内超图及模态间超图，使用超图卷积神经网络对超图进行聚合得到模态内和模态间节点特征表示，将节点特征表示拼接得到最终特征表示，将特征表示输入到情感分类器中，得到该话语的情绪类别。本方法采用超图神经网络来建模对话上下文和模态之间的关系，以弥补图神经网络只能捕获成对关系致使高阶信息丢失的缺陷，同时使用超边融合自适应策略和超图卷积神经网络以融合模态信息使得它们能够互相补充，从而提高整体的性能和准确性。

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20240607

✅ 授权

20240503

?? 实质审查的生效：

20240416

📄 公开

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