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申请/专利权人：哈尔滨工程大学
摘要：一种基于混合机制的多模态情感分析方法及系统，属于情感分析技术领域，解决了跨模态交互可能异步发生的问题，以及冗余信息传递过多的问题。所述方法包括：采集视频流数据并分离成多模态数据；对多模态数据进行预处理；利用COVAREP、FACET、BERT模型进行信息嵌入；使用TCN获取独立模态内时序关联，对音频和图像采用基于自注意力的Transformer‑encoder进行编码表示；抽取出音频、图像和文本中的私有特征和公有特征，传入CMD损失、重构损失以及相似度损失函数，获得损失值并进行梯度回传更新；输入跨模态融合模块抽取出不同模态之间的特征；最后，融合早期、中期和晚期的多模态特征对视频情感进行综合判定。本发明适用于舆情分析、商品推荐、股票预测等场景。
主权项：1.一种基于混合机制的多模态情感分析方法，其特征在于，所述方法包括：S1：采集视频流数据，并分解为多模态数据，所述多模态数据包括：音频数据、图像数据和文本数据；S2：对所述多模态数据进行去噪预处理，得到多模态数据集；S3：对所述多模态数据集进行标签情感分类，得到标签多模态数据集；S4：采用COVAREP、FACET和BERT对所述标签多模态数据集进行嵌入；S5：采用TCN对嵌入后的标签多模态数据集进行特征提取，获取独立模态内时序关联，并采用Transformer-encoder对嵌入后的标签多模态数据集进行编码；S6：对编码后的标签多模态数据集进行特征提取，得到私有特征和公有特征，将所述私有特征和公有特征分别输入到CMD损失函数、重构损失函数和相似度损失函数中，获得三个损失值，并将三个损失值相加进行梯度回传更新参数；S7：将所述私有特征和公有特征输入到基于Tansformer的跨模态对齐融合模型，获得充分对齐融合的三模态特征；S8：对编码后的标签多模态数据集、进行特征提取后的标签多模态数据集和充分对齐融合的三模态特征进行基于注意力机制的全局建模，并进行拼接，输出情感标签。
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百度查询： 哈尔滨工程大学 一种基于混合机制的多模态情感分析方法及系统
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