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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种模型无关的多模态情感分析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：CN117009915B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202310685168.X，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种模型无关的多模态情感分析方法是由宦若虹;钟国伟;梁荣华设计研发完成，并于2023-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型无关的多模态情感分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种模型无关的多模态情感分析方法，首先进行有偏多模态情感预测，然后对于非文本模态反事实，采用两个额外的单模态模型来捕获，得到非文本模态下情感预测结果。而对于文本模态反事实，则采取将输入文本关键词中类间分布差异较小的单词掩盖，从而仅保留背景单词和类间分布差异较大的关键词，来作为反事实文本输入，并最后得到文本模态下情感预测结果。最后将有偏多模态情感预测结果减去非文本模态下的情感预测结果和文本模态下的情感预测结果，得到无偏的情感预测结果。本发明能够保持较高的情感分析准确率。

本发明授权一种模型无关的多模态情感分析方法在权利要求书中公布了：1.一种模型无关的多模态情感分析方法，其特征在于，所述模型无关的多模态情感分析方法，包括： 获取包括文本模态、音频模态和视频模态的多模态特征数据，将三个模态的特征数据经过基础多模态情感分析模型，得到多模态情感预测结果； 将音频模态的特征数据经过音频单模态模型，得到音频模态情感预测结果；将视频模态的特征数据经过视频单模态模型，得到视频模态情感预测结果；融合多模态情感预测结果、音频模态情感预测结果和视频模态情感预测结果，得到有偏多模态情感预测结果； 将多模态情感预测结果用一个可学习的参数替代，并与音频模态情感预测结果和视频模态情感预测结果相融合，形成非文本模态下的反事实情感预测结果； 将文本模态数据中类间分布差异小于第一阈值或词频小于第二阈值的关键词掩盖，作为反事实文本，并提取反事实文本对应的文本模态的特征数据，与音频模态和视频模态的特征数据一起输入到基础多模态情感分析模型，得到反事实的多模态情感预测结果，然后将反事实的多模态情感预测结果与用可学习参数替代的音频模态情感预测结果和视频模态情感预测结果相融合，得到文本模态下的反事实情感预测结果； 将有偏多模态情感预测结果减去非文本模态下的反事实情感预测结果和文本模态下的反事实情感预测结果，得到无偏的情感预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江工业大学，其通讯地址为：310014 浙江省杭州市下城区潮王路18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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