[发明专利]一种基于对偶转换网络的多模态情感分类方法有效
| 申请号： | 202011581373.4 | 申请日： | 2020-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN112612936B | 公开（公告）日： | 2022-03-08 |
| 发明（设计）人： | 孔万增;唐佳佳;李康;金宣妤;张建海 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/906 | 分类号： | G06F16/906;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱亚冠 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于对偶转换网络的多模态情感分类方法。本发明结合对偶学习机制以及自注意力机制，在将一个模态转换为另一个模态的过程中，挖掘模态对之间具有方向性的长时交互的跨模态融合信息。同时，对偶学习技术能够增强模型的鲁棒性，因此能很好地应对多模态学习中存在的固有问题——模态数据缺失问题。其次，在此基础上构建的分层融合框架，将所有具有同一个源模态的跨模态融合信息拼接在一块，从而采用一维卷积层进行融合操作，能够进一步挖掘多模态信息之间的高层次互补信息，是对当前情感识别领域的多模态融合框架的有效补充。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对偶 转换 网络 多模态 情感 分类 方法 | ||
【主权项】：
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