[发明专利]一种基于异质融合网络的多模态情感分类方法有效
申请号: | 202110538947.8 | 申请日: | 2021-05-18 |
公开(公告)号: | CN113255755B | 公开(公告)日: | 2022-08-23 |
发明(设计)人: | 张春霞;高佳萌;彭成;赵嘉旌;薛晓军;牛振东 | 申请(专利权)人: | 北京理工大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06V10/764;G06V10/82;G06F16/35;G10L25/63;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人: | 王民盛 |
地址: | 100081 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于异质融合网络的多模态情感分类方法,属于意见挖掘和情感分析技术领域。包括:1)视频数据预处理;2)构建文本特征向量和识别文本情感类别;3)构建图片特征向量和识别图片情感类别;4)构建音频特征向量和识别音频情感类别;5)构建多模态全局特征向量与识别多模态全局情感类别;6)构建多模态局部特征向量与识别多模态局部情感类别;7)采用投票策略获得最终的情感分类结果。异质融合网络采用了模态内融合和模态间融合两种融合形式,宏观和微观两种融合角度,以及特征层融合和决策层融合两种融合策略。所述方法能深度挖掘多模态数据之间隐含的关联信息,实现多模态数据之间的相互补充和融合,从而提高多模态情感分类的准确率。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 融合 网络 多模态 情感 分类 方法 | ||
【主权项】:
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