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龙图腾网恭喜四川省人工智能研究院(宜宾)申请的专利一种基于图神经网络的多模态对话情感识别方法及系统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：CN116467416B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202310437725.6，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于图神经网络的多模态对话情感识别方法及系统是由陈飞宇;邵杰;朱树元;申恒涛设计研发完成，并于2023-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的多模态对话情感识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的多模态对话情感识别方法及系统，包括：S1：获取说话人和上下文感知的单模态表示；S2：根据说话人和上下文感知的单模态表示，提取各模态和会话上下文之间的多元和高阶信息，得到多变量表征数据；S3：提取各模态和会话上下文之间不同频率成分的不同重要性，得到多频率表征数据；S4：对多变量表征数据和多频率表征数据进行数据融合，得到输入对话的情感表征；S5：根据情感表征，得到输入对话的预测标签，并将预测标签作为多模态对话情感识别结果输出。本发明能够提高对话情感识别的准确性和效率。

本发明授权一种基于图神经网络的多模态对话情感识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的多模态对话情感识别方法，其特征在于，所述基于图神经网络的多模态对话情感识别方法包括：S1：获取说话人和上下文感知的单模态表示，其中，所述单模态表示包括文本、视觉和听觉；S2：根据所述说话人和上下文感知的单模态表示，提取各模态和会话上下文之间的多元和高阶信息，得到多变量表征数据；S3：提取各模态和会话上下文之间不同频率成分的不同重要性，得到多频率表征数据；S4：对所述多变量表征数据和所述多频率表征数据进行数据融合，得到输入对话的情感表征；S5：根据所述情感表征，得到输入对话的预测标签，并将所述预测标签作为多模态对话情感识别结果输出；所述S3包括：S31：根据所述说话人和上下文感知的单模态表示，确定多个第二节点；S32：根据所有第二节点，构建无向图；S33：分别利用高通滤波器和低通滤波器提取所述无向图中当前节点特征的高频消息和低频消息；S34：利用加权和组合所述高频消息和所述低频消息；S35：根据邻居节点的高频信号和所述低频消息对当前节点的权重贡献，考虑当前节点和邻居节点之间的相关性，确定当前节点的主导信息以及是否接收当前节点和邻居节点之间的差异信息；S36：将所述主导信息和差异信息传播至整张无向图上，通过堆叠K层，以使各第二节点接收来自K跳邻居节点的多频率信号；S37：将最后一层的输出作为多频率表征数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川省人工智能研究院(宜宾)，其通讯地址为：644000 四川省宜宾市宜宾临港经济技术开发区长江北路西段附二段430号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。