发明专利已授权

提示驱动的两阶段多模态情感表示学习方法

📄 申请号：CN202610056330.5 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2026-01-16

公开号

CN121524706B

公开日

2026-04-03

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_24

IPC 分类号

G06F18_24 , G06F18_213 , G06N3_045 , G06N5_04 ,

技术画像

所属领域

表示学习表示学习

应用场景

情感计算, 人机交互, 社交媒体分析, 智能客服, 舆情监测

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摘要

本发明公开了一种提示驱动的两阶段多模态情感表示学习方法，包括：从多个公开的多模态情感分析数据集中分别采集原始视频数据；进行预处理和特征提取，得到视觉、音频和文本的向量化多模态特征表示，获取多源情绪线索；在训练阶段，构建提示驱动的两阶段多模态情感表示学习模型，通过情感锚点对比对齐阶段增强类间可分离性并保留类内强度特征，包括基于提示的情感锚点学习和联合表征与情感锚点间的对比对齐；通过情感强度偏移估计阶段捕捉情绪表达的动态变化；在推理阶段，进行情感类别的预测和最终情感状态的预测。本发明方法能够稳定地捕捉多模态间的共享情感特征，有效抑制个体差异带来的干扰，显著提升了情感预测的准确率和鲁棒性。

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

狭窄巷道小车巡检的无人机UWB增强定位图优化方法

当前第 / 件

一种用于神经网络文本分类模型的黑盒水印嵌入方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_24)

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