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一种基于跨模态特征互补和有向图学习的多模态对话情感识别方法
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发明专利
专利类型 -
已下证
专利状态 -
2024112915537
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2024112915537 | 专利名称 | 一种基于跨模态特征互补和有向图学习的多模态对话情感识别方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06V 20/40 (2022.01),G06V 10/80 (2022.01),G06V 10/764 (2022.01),G06V 10/82 (2022.01),G06N 3/0464 (2023.01),G06N 3/045 (2023.01),G06N 3/08 (2023.01),G06F 16/901 (2 |
| 申请人 | 成都信息工程大学 | 申请地址 | 四川省成都市西南航空港经济开发区学府路1段24号 |
| 发明人 | 郑文斌,彭君印,安俊秀 | 申请日期 | 2024-09-14 |
| 下证状态 | 已下证 | 更新时间 | 2026-08-19 16:39:15 |
| 专利摘要 | 本发明公开了一种基于跨模态特征互补和有向图学习的多模态对话情感识别方法，涉及对话情感识别技术领域，所述方法包括：获取视频对话数据，对所述视频对话数据进行特征提取，获得第一特征；对所述第一特征进行编码，获得第二特征；基于所述第二特征构建跨模态异构图，基于所述跨模态异构图获得注意力权重；基于所述注意力权重对所述跨模态异构图进行更新，获得最终跨模态异构图，提取所述最终跨模态异构图的互补特征信息，基于所述互补特征信息，对所述最终跨模态异构图的特征进行融合获得增强特征；基于所述增强特征构建多模态有向图；基于所述多模态有向图获得情感特征，将所述情感特征传输至预训练情感分类器进行预测，获得预测情感结果，可以解决现有ERC方法中多模态数据融合中的冲突和异构性、以及忽略各模态之间的相互作用，导致模态信息丢失、模态融合不充分的问题。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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