[发明专利]一种基于Transformer和多任务学习的多模态情感分析方法及系统在审
申请号: | 202111194183.1 | 申请日: | 2021-10-13 |
公开(公告)号: | CN114091466A | 公开(公告)日: | 2022-02-25 |
发明(设计)人: | 石磊;张琼安;徐连诚;刘培玉;朱振方 | 申请(专利权)人: | 山东师范大学 |
主分类号: | G06F40/30 | 分类号: | G06F40/30;G06F40/205;G06F16/35;G06F16/683;G06F16/783;G06K9/62 |
代理公司: | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人: | 黄海丽 |
地址: | 250014 山*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | 本发明提供了一种基于Transformer和多任务学习的多模态情感分析方法及系统。该方法包括,提取得到文本数据对应的第一模态、视频数据对应的第二模态和音频数据对应的第三模态;主任务:采用映射Transformer编码器,从三种模态中随机挑选两种模态,将挑选的两种模态映射到未被挑选的模态中,得到三个映射特征;采用Transformer解码器对三个映射特征进行处理,得到三个特征向量,将三个特征向量进行拼接,得到三模态融合特征;根据三模态融合特征预测主任务的情感极性;辅助任务:基于所述三个映射特征,依据设定的积极情感中心和消极情感中心,确定三个映射特征的标签,结合所述三个映射特征预测情感;基于主任务得到的情感极性和辅助任务得到的情感,得到情感分析结果。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 transformer 任务 学习 多模态 情感 分析 方法 系统 | ||
【主权项】:
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