发明专利 已授权

一种基于解缠表示学习的多模态情感分析方法

📄 申请号:CN202510158857.4 📄 发布日:2026/10/12

著录项目信息

申请日
2025-02-13
公开号
CN119622280A
公开日
2025-03-14
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

技术画像

所属领域

应用场景

社交媒体舆情分析, 人机交互, 智能客服, 用户反馈分析, 内容推荐系统

摘要

本发明提供了一种基于解缠表示学习的多模态情感分析方法,包括:获取多模态情感分析数据集,并提取文本、音频和视频的特征;构建表征学习网络,提取私有特征和共享特征,并通过对抗学习优化及时间平滑度约束进行处理;在不同语言尺度的引导下,融合音频和视频的私有特征;通过跨模态注意力和门控机制进一步融合文本、音频和视频特征;最后将融合特征输入至情感分析模块,结合情感分类或回归任务,生成情感预测结果。本发明不仅考虑音频与视频特征在连续时间上的一致性,有效减少冗余信息并保证时间维度一致性,还在文本引导下实现音频和视频特征的深度融合,显著提升了跨模态融合的效果。

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN119622280A

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

20250513
✅ 授权
20250401
?? 实质审查的生效 :
20250314
📄 公开

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