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申请/专利权人：河海大学
摘要：本发明公开一种基于多视图交互学习的多模态情感分析方法，该方法基于多视图注意网络，利用不断更新的记忆网络来获取文本和图像的深层语义特征，它实现跨模态交互并考虑文本特征和图像特征之间的相互增强，通过从多个视图观察图像，捕获用于多模态情感分析的各种有益特征。包括如下步骤：1单模态特征学习：提取不同尺度的文本特征和多个视角的视觉特征；2交互学习阶段：采用图文互动学习机制，利用记忆网络的交互式学习机制，对图像和文本之间的跨视图依赖关系进行交互建模；3特征融合阶段：将学习到的特征连接起来，利用多层感知器和堆叠池模块对多个特征进行深度融合。本发明充分利用跨模态交互并考虑了文本和图像之间的相互增强，获得更高的分类精度。
主权项：1.一种基于多视图交互学习的多模态情感分析方法，包含如下步骤：1单模态特征学习，提取不同尺度的文本特征和多个视角的视觉特征；2图文特征交互学习，利用记忆网络的交互式学习机制，对图像和文本之间的跨视图依赖关系进行交互建模；3特征融合阶段，将学习到的特征连接起来，利用多层感知器和堆叠池模块对多个特征进行深度融合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 一种基于多视图交互学习的多模态情感分析方法
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