申请/专利权人：中国矿业大学

申请日：2023-12-15

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117725936A

主分类号：G06F40/30

分类号：G06F40/30;G06F18/25;G06N3/042;G06N3/0442

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.05#实质审查的生效;2024.03.19#公开

摘要：本发明公开了一种基于超图网络的长对话情感动态识别方法及系统，涉及多模态数据挖掘技术领域，解决了对话情感识别中无法利用远距离上下文关系对会话过程进行情感动态监测的技术问题，其技术方案要点是通过特征编码器分别提取对话产生的文本数据、语音数据和视觉数据的特征。通过对话超图建立话语之间的关联关系，分别学习时序关系引导的上下文特征和说话人引导的上下文特征，最后通过上下文层面的特征聚合实现更远距离上下文特征传播，对长对话过程进行情感动态监测。

主权项：1.一种基于超图网络的长对话情感动态识别方法，其特征在于，包括：步骤S1：对对话产生的多模态数据中文本模态、语音模态和视觉模态的数据特征分别进行提取，分别得到文本数据特征、语音数据特征和视觉数据特征；步骤S2：对文本数据特征、语音数据特征和视觉数据特征进行拼接，得到拼接后的多模态特征；步骤S3：对对话过程中的时序关系和说话人关系进行构建，根据时序关系对多模态特征进行学习得到由时序关系引导的第一上下文特征，根据说话人关系对多模态特征进行学习得到由说话人关系引导的第二上下文特征；步骤S4：对第一上下文特征和第二上下文特征进行学习得到更远距离的第三上下文特征，通过该第三上下文特征实现长对话情感动态识别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国矿业大学 一种基于超图网络的长对话情感动态识别方法及系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD