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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于复数神经网络的多模态对话情感识别方法，涉及神经网络技术领域，该方法设计了基于复数神经网络的模型，多模态包括文本、视觉和听觉模态；模型包括：模态编码器，用于获得上下文感知的单模态表示，并映射到复数向量空间；多模态融合模块，用于基于线性融合函数聚合各模态得到融合的多模态表征；对话者建模模块，用于基于复数向量空间中相位的促进性或破坏性加法，在对话中显式学习和传播说话者感知的动态；情感分类器用于对对话者感知的情感状态进行预测。本发明在计算效率更高的同时提供具有竞争力的结果，能捕获ERC数据中的细微关系和依赖，可以高效地合并有价值的多模态信息，从而让模型对模态间潜在相关性能够更深入地理解。
主权项：1.一种基于复数神经网络的多模态对话情感识别方法，其特征在于，基于多模态的特性和对对话者的依赖关系，设计基于复数神经网络的模型Emoplex，基于模型Emoplex进行多模态对话情感识别，多模态包括文本、视觉和听觉模态；模型Emoplex包括模态编码器、多模态融合模块、对话者建模模块和情感分类器；模态编码器用于将单模态语句映射到联合嵌入空间并进行上下文化，之后映射为复数向量空间中的复数嵌入向量；多模态融合模块用于为每种模态引入对应的实值权重参数，并映射到复数向量空间，之后基于线性融合函数聚合各模态得到融合的多模态表征，各模态对应的实值权重参数为可训练且随机初始化的参数，并与上下文无关；对话者建模模块用于将融合的多模态表征作为输入，基于复数向量空间中相位的促进性或破坏性加法，在对话中显式学习和传播说话者感知的动态，得到对话者感知的情感状态；情感分类器用于对对话者感知的情感状态进行预测，实现多模态对话情感识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种基于复数神经网络的多模态对话情感识别方法
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