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申请/专利权人：山东交通学院
摘要：本发明公开一种多模态情感强度预测方法、装置、介质及产品，涉及情感分析领域，该方法包括获取目标对象的文本数据、音频数据和视频数据。根据文本数据、音频数据和视频数据，利用多模态情感强度预测模型，确定目标对象的情感强度。其中，多模态情感强度预测模型是利用训练数据集对初始模型进行训练得到的；初始模型是利用反事实推理法构建的；初始模型包括第一多模态情感分析模型、单模态情感分析模型、第二多模态情感分析模型、第一融合函数模块、第二融合函数模块以及去偏模块。本发明采用反事实推理，在推理中减轻文本模态与情感标签词之间的虚假相关性，减轻偏差影响并增强MSA模型的OOD泛化能力，提高了多模态情感强度的预测效果。
主权项：1.一种多模态情感强度预测方法，其特征在于，包括：获取目标对象的文本数据、音频数据和视频数据；根据所述文本数据、所述音频数据和所述视频数据，利用多模态情感强度预测模型，确定目标对象的情感强度；其中，所述多模态情感强度预测模型是利用训练数据集对初始模型进行训练得到的；所述初始模型是利用反事实推理法构建的；所述初始模型包括第一多模态情感分析模型、单模态情感分析模型、第二多模态情感分析模型、第一融合函数模块、第二融合函数模块以及去偏模块；所述第一多模态情感分析模型和所述单模态情感分析模型均与所述第一融合函数模块连接；所述单模态情感分析模型和所述第二多模态情感分析模型均与所述第二融合函数模块连接；所述第一融合函数模块和所述第二融合函数模块均与所述去偏模块连接；所述训练数据集包括训练用对象的文本数据、音频数据和视频数据以及对应的情感强度标签。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东交通学院 一种多模态情感强度预测方法、装置、介质及产品
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