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龙图腾网获悉江西财经大学申请的专利基于说话者关系的多模态对话情感-原因对抽取方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120336509B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510773643.8，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权基于说话者关系的多模态对话情感-原因对抽取方法是由刘德喜;何威;万齐智;刘喜平;胡蓉;彭文忠;陈启;张政设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于说话者关系的多模态对话情感-原因对抽取方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于说话者关系的多模态对话情感‑原因对抽取方法，该方法包括：输入多模态对话至特征提取器中结合说话者编码器进行特征提取；对多模态特征利用多模态图卷积网络进行特征交互与融合；利用前馈网络对最终的综合特征表示进行分类和预测；利用情感方面的表示和原因方面的表示进行候选情感‑原因配对，利用说话者关系矩阵指导候选情感‑原因配对的抽取，并利用专家网络和门控网络进行分类预测，得到情感‑原因对的预测结果。本发明通过创新性地构建了说话者关系矩阵，将动态变化的社会关系网络纳入情感‑原因对提取的考量范围，克服了现有方法采用简单点积运算评估话语对关联性的局限。

本发明授权基于说话者关系的多模态对话情感-原因对抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于说话者关系的多模态对话情感-原因对抽取方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1、基于特征提取机制构建特征提取器，特征提取器包括预训练语言模型、双向长短期记忆网络、膨胀三维卷积神经网络模型、嵌入层和说话者编码器，基于特征交互与融合机制构建图卷积网络，基于门控机制构建门控网络，基于专家混合机制构建专家网络，特征提取器、图卷积网络、前馈网络、专家网络和门控网络构成预测模型； 步骤2、输入多模态对话至特征提取器中，并结合说话者编码器对所述多模态对话进行特征提取，得到多模态特征； 步骤3、对多模态特征利用多模态图卷积网络进行特征交互与融合，得到最终的综合特征表示； 步骤4、利用前馈网络对最终的综合特征表示进行分类和预测，分别得到情感方面的表示、情感方面的预测结果、原因方面的表示和原因方面的预测结果； 步骤5、利用情感方面的表示和原因方面的表示进行候选情感-原因配对，利用说话者关系矩阵指导候选情感-原因配对的抽取，并利用专家网络和门控网络进行分类预测，得到情感-原因对的预测结果； 基于情感方面的预测结果构建情感预测损失； 基于原因方面的预测结果构建原因识别损失； 基于最终的情感-原因对构建情感-原因配对分类损失； 利用情感预测损失、原因识别损失和情感-原因配对分类损失对预测模型进行优化，得到优化后的预测模型； 将多模态对话输入优化后的预测模型以得到最终的预测结果。

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