[发明专利]一种基于全局工作空间的可解释情绪识别方法和系统有效
| 申请号： | 202111045320.5 | 申请日： | 2021-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN114005468B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 沈旭立;沈伟林 | 申请（专利权）人： | 华院计算技术（上海）股份有限公司;复旦大学 |
| 主分类号： | G10L25/63 | 分类号： | G10L25/63;G10L25/51;G10L25/30;G10L25/27;G10L15/06;G10L15/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京汇信合知识产权代理有限公司 11335 | 代理人： | 王维新 |
| 地址： | 200072 上海市静*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于全局工作空间的可解释情绪识别方法和系统，所述方法包括：通过多个预训练模型对相应的输入数据进行分析，获得结果编码；基于最大经验风险算法，将结果编码进行竞争，获得全局工作空间的向量；基于可解释的人工智能算法，获得输入数据的后解释数据；将后解释数据输入到相应的模态模型中，获得第二结果编码；根据向量对第二结果编码进行融合，获得融合向量；将融合向量送入全连接层，经归一化后，获得情绪识别结果。基于最大经验风险算法，对预训练模型的输出进行竞争，获得全局工作空间，通过向量确定融合的机制，使情绪识别快而准确；通过可解释的人工智能算法，提高情绪识别过程的可解释性，便于使用者了解机器学习模型决策的依据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 全局 工作 空间 可解释 情绪 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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