[发明专利]一种基于模态增强卷积图的多模态情感分类方法在审
| 申请号： | 202211377291.7 | 申请日： | 2022-11-04 |
| 公开（公告）号： | CN115659242A | 公开（公告）日： | 2023-01-31 |
| 发明（设计）人： | 孔万增;倪斌斌;唐佳佳;杨宇涛;戴玮成;朱莉 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F18/241 | 分类号： | G06F18/241;G06F18/25;G06F18/15;G06F40/30;G06V20/40;G06V10/82;G10L25/30;G10L25/63;G06N3/0455;G06N3/0442;G06N3/0464 |
| 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模态增强卷积图的多模态情感分类方法。本发明提出了一个新的模态增强融合框架，它基于图卷积神经网络，为融合未对齐的多模态序列提供了一个有效的方法。在文本模态的帮助下，首先使用多模态增强模块来增强视觉和听觉模态以获得具有更强情感鉴别性的模态信息，从而帮助后续的聚合过程。此外，还构建了文本驱动的多模态特征图来进行模态融合，这可以有效地处理图卷积聚合过程中各模态之间的不平衡问题。最后将模态增强卷积图中提取的融合信息整合到文本表征中，从而动态地将原始文本表征向最准确的多模态语义空间转化。相比于现有多模态融合方法，本发明的结果更优。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 增强 卷积 多模态 情感 分类 方法 | ||
【主权项】：
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