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申请/专利权人：内蒙古工业大学
申请日：2023-09-08
公开（公告）日：2024-05-28
公开（公告）号：CN118095271A
主分类号：G06F40/284
分类号：G06F40/284;G06F18/25;G06F40/30;G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/0499;G06N3/0455;G06N3/08;G06F40/289;G06F17/18;G06F18/24
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.14#实质审查的生效;2024.05.28#公开
摘要：一种面向图文模态多级特征的蒙古语情感分析方法，构建蒙古语图文模态情感分析数据集，获取其中文本和图像的静态特征向量；将二者形成图文对的形式，利用终身学习模块获取高级特征向量；融合文本的语法向量和静态特征向量，并与高级特征向量拼接，计算文本模态的情感极性；根据图像的静态特征向量提取中级特征向量，并与图像的高级特征向量拼接，计算图像模态的情感极性；融合文本和图像的高级特征向量，计算图文模态的情感极性；利用预训练的判断模块判断是否讽刺，若是，则直接输出讽刺情感；若否，则使用决策融合计算最终的图文模态情感极性。本发明在图文模态信息融合中引入互注意力机制，最终以此来提高蒙古语多模态情感分析准确率。
主权项：1.一种面向图文模态多级特征的蒙古语情感分析方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，构建蒙古语图文模态情感分析数据集，获取其中文本的静态特征向量Εt和图像的静态特征向量Εi；步骤2，将Εt和Εi形成图文对的形式，利用终身学习模块获取文本的高级特征向量和图像的高级特征向量步骤3，融合文本的语法向量Εtpos和Εt，并与拼接，构成文本的多级特征向量，计算文本模态的情感极性pt；根据Εi提取中级特征向量，并与拼接，构成图像的多级特征向量，计算图像模态的情感极性pi；融合和计算图文模态的情感极性pm；步骤4，将pt和pi输入到预训练的判断模块中，判断是否讽刺，若是，则直接输出讽刺情感；若否，则根据pt、pi和pm，使用决策融合计算最终的图文模态情感极性P。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 内蒙古工业大学 一种面向图文模态多级特征的蒙古语情感分析方法
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