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申请/专利权人：上海大学
摘要：本发明涉及一种基于多任务学习的多模态情感分析方法，包括：对视频进行预处理；从预处理后的数据中获取单模态原始特征；从单模态原始特征中进一步获取单模态深层特征；根据单模态深层特征，构造基于神经网络模型的双模态多任务学习框架；将双模态多任务学习框架中隐藏层的值作为双模态特征，并将双模态特征保存至本地；根据用户需求，将本地保存的双模态特征或双模态多任务学习框架中隐藏层的值进行多模态融合及分类预测，得到对应的情感分析结果。与现有技术相比，本发明利用模态级细粒度标注信息进行多任务学习以充分获取模态内部信息和模态间交互信息，并进行了层次化处理实现了模型的模块化，以此减小模型的时间开销与计算资源。
主权项：1.一种基于多任务学习的多模态情感分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对视频进行预处理：从视频中分离出音频，并对音频进行转录，得到相应文本，之后对视频进行分帧处理、对视频帧进行人脸检测与对齐处理；S2、从预处理后的数据中获取单模态原始特征：采用BERT模型从文本中获取句子向量，并利用第三方工具提取出音频特征和视频特征；S3、基于单模态原始特征，进一步获取单模态深层特征，其中，单模态深层特征包括文本深层特征、音频深层特征和视频深层特征；S4、根据单模态深层特征，构造基于神经网络模型的双模态多任务学习框架；S5、将双模态多任务学习框架中隐藏层的值作为双模态特征，并将双模态特征保存至本地；S6、根据用户需求，将本地保存的双模态特征或双模态多任务学习框架中隐藏层的值进行多模态融合及分类预测，得到对应的情感分析结果；其中，步骤S4具体包括以下步骤：S41、基于单模态深层特征，分别进行两两模态融合，得到对应的双模态融合信息；S42、将各双模态融合信息以及对应的两个单模态深层特征输入相应的三层深度神经网络中，以单模态任务作为辅助任务、双模态任务作为主任务，结合预先设定的双模态标注信息进行学习训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海大学 一种基于多任务学习的层次多模态情感分析方法
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