[发明专利]基于知识注入的双注意力网络的多模态讽刺意图识别方法在审
| 申请号： | 202210863424.5 | 申请日： | 2022-07-21 |
| 公开（公告）号： | CN115408517A | 公开（公告）日： | 2022-11-29 |
| 发明（设计）人： | 亢良伊;刘杰;叶丹;周志阳;李硕 | 申请（专利权）人： | 中国科学院软件研究所 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 余长江 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于知识注入的双注意力网络的多模态讽刺意图识别方法，该方法包括：获取待识别数据内容，所述待识别数据内容包括若干文本、图片对；对文本中的词和图片中的对象进行编码，得到原始表示；基于待识别数据内容的隐性上下文信息对原始表示进行扩展，得到上下文感知表示；获取原始表示与上下文感知表示的注意力计算结果；根据注意力计算结果，计算原始跨模态对比表示和上下文感知跨模态对比表示；基于所述原始跨模态对比表示和所述上下文感知跨模态对比表示，计算讽刺意图识别结果。本发明有助于提高讽刺识别的整体性能，方便模型的实际应用，并对预测结果提供可解释性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 知识 注入 注意力 网络 多模态 讽刺 意图 识别 方法 | ||
【主权项】：
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