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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利融合交互式会话语境和会话者身份属性的情感识别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：CN118839701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411328293.6，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权融合交互式会话语境和会话者身份属性的情感识别方法是由蔡创新;潘志庚;张考;胡志华;林贤煊;郎旭;李昌利;刘志彬;邹宇;李雨顺;宋涛设计研发完成，并于2024-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合交互式会话语境和会话者身份属性的情感识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合交互式会话语境和会话者身份属性的情感识别方法，采集由多人参与的交互式会话记录，构建参与者会话队列；创建语境增强的交互式话语列表，通过提示驱动的情绪模板生成情绪感知增强的个性化话语表达，进行数值化处理并输入到SimCSE模型生成话语的情感嵌入特征；情感嵌入特征被组织成相同数量的批次，输入构建的EmoNet情绪编码器计算信息熵损失和正则化对比学习损失，将两种损失融合为混合对比学习损失用于训练EmoNet网络，优化情感识别的精确度；使用训练好的EmoNet对新输入的数据进行情感分类。本发明适用于大规模互动对话数据的多种应用场景，有效提升了情感识别的自动化水平和适应性。

本发明授权融合交互式会话语境和会话者身份属性的情感识别方法在权利要求书中公布了：1.一种融合交互式会话语境和会话者身份属性的情感识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1采集由多人参与的交互式会话记录，进行数据清洗，构建参与者会话队列2根据参与者会话队列和身份属性信息，对话语和会话属性之间的依赖关系进行建模，并创建语境增强的交互式话语列表；然后，构建一个由提示驱动的情绪模板生成器，该生成器基于上述话语列表中的内容，生成情绪感知增强的个性化话语表达Ri；3将话语Ri进行数值化处理，得到话语Ri的数字化表示Vi；然后将Vi输入SimCSE模型中得到句子的情感嵌入特征Ei；4构建情绪编码器EmoNet，包括一个全连接层FC_1、时序感知模块TAM、标准化层NL、全局平均池化层AL、全连接层FC_2和Logits层；将所有的情感嵌入特征e组织为数量相同的批次，其中，每个批次的数据表示为e＝{e1,e2,…,eB}，对应的情感标签为Y＝{y1,y2,…,yB}，B表示一个批次中样本的数量；5依次将每批次的数据e输入EmoNet网络，计算每个批次数据的信息熵损失CE和正则化对比学习损失NSCL；将损失CE和NSCL融合为混合对比学习损失HSCL，训练EmoNet网络；6使用训练好的EmoNet进行情感分类，首先对新输入的数据进行预处理，然后输入EmoNet网络得到Logits层输出的预测矩阵，利用函数argmax选出概率最大的对应的类别作为新输入数据的情感类别；所述步骤4实现过程如下：首先，定义情绪编码器EmoNet的输入数据b表示该批次中样本的数量，l为向量ei的序列长度，d为向量ei的维度；矩阵e通过全连接层FC_1，其权重矩阵为和偏置向量为h为自定义参数，经过ReLU激活函数后得到输出H1＝ReLUeW1+b1，尺寸为然后，输出H1通过时序感知模块TAM，输出保持相同尺寸为接着，H2与H1进行逐元素相加，得到混合特征H3，其尺寸为H3经过正则化NL处理，得到标准化后的输出H4＝LayerNormH3，尺寸为接下来，标准化后的输出H4通过全局平均池化层AL对序列长度所在的维度l进行全局平均池化，得到每个样本的全局特征表示其尺寸为然后，全局特征表示H5通过全连接层FC_2，其权重矩阵为W2∈Rh×d和偏置向量为经过ReLU激活函数后得到输出H6＝ReLUH5W2+b2，其尺寸为最后，H6通过Logits层，其权重矩阵为和偏置向量为得到最终的预测矩阵其尺寸为cl为最终的情感类别数量；输入矩阵e经过每一层的处理，最终得到预测矩阵其尺寸为Rb×cl；时序感知模块TAM由扩张因果卷积层、正则化层、ReLU激活函数层、和Dropout层组成；首先，通过扩张因果卷积层fDCCx对输入序列进行编码，引入时序关联性；接着，正则化层fNLx′对输出进行标准化处理，以提高训练稳定性；随后，ReLU激活函数fReLUx”添加非线性，增强模型复杂性处理能力；最后，Dropout层fdropoutx”被应用以减少过拟合；整个流程表示为：H2＝fDropoutfReLUfNLfDCCH1其中，H2为最终的模块输出，维持与输入相同的尺寸，确保了模块对于时间序列数据的有效处理同时维护了数据的维度一致性。

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