基于相似模态补全的多模态情感分析方法、系统和设备

本发明涉及多模态情感数据识别技术领域，具体为基于相似模态补全的多模态情感分析方法、系统和设备，该分析方法首先将标记好的缺失模态的标记多模态样本，进行全局特征提取、多线性处理和概率映射处理，得到准确的标记多模态样本的预测标签；接着，基于缺失模态的属性，以及标记多模态样本的预测标签，与相似全模态样本的真实标签和预测标签的相同性，确定最合适的相似全模态样本，对缺失模态进行数据补全，得到补全标记多模态样本；最后，将待检多模态样本、或标记多模态样本、或补全标记多模态样本中的模态，进行多模态融合，得到的融合模态经分类处理，得到准确率更高的情感分析结果。

《基于相似模态补全的多模态情感分析方法、系统和设备》是一发明专利，专利号为 2024100080758，当前法律状态为已下证，由烟台大学提出申请，发明人为刘志中;孙宇航;初佃辉;郭强;孙鸿翔，申请日期为2024-01-04，公开（公告）日期为2024-03-15，国际专利分类号（IPC）为 G06F 16/335 (2019.01)，所属技术领域包括：多模态情感计算、模态缺失补全、跨模态相似匹配、文本图像情感识别、深度学习、情感分类、模态恢复、特征补全、缺失模态修复、情感识别、跨模态融合、用户情绪分析、弱模态数据、多模态理解、舆情情感研判。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及多模态情感数据识别技术领域，具体为基于相似模态补全的多模态情感分析方法、系统和设备，该分析方法首先将标记好的缺失模态的标记多模态样本，进行全局特征提取、多线性处理和概率映射处理，得到准确的标记多模态样本的预测标签；接着，基于缺失模态的属性，以及标记多模态样本的预测标签，与相似全模态样本的真实标签和预测标签的相同性，确定最合适的相似全模态样本，对缺失模态进行数据补全，得到补全标记多模态样本；最后，将待检多模态样本、或标记多模态样本、或补全标记多模态样本中的模态，进行多模态融合，得到的融合模态经分类处理，得到准确率更高的情感分析结果。

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