買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網獲悉武漢大學申請的專利面向多模態情感分析的多粒度跨模態對比學習方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119066543B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410999164.3，技術領域涉及：G06F18/2431；該發明授權面向多模態情感分析的多粒度跨模態對比學習方法及裝置是由李祖超;潘子怡;張樂飛設計研發完成，并于2024-07-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本面向多模態情感分析的多粒度跨模態對比學習方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請涉及一種面向多模態情感分析的多粒度跨模態對比學習方法及裝置，其中，方法包括：對文本模態、視覺模態和音頻模態分別進行編碼，得到編碼后的文本模態、編碼后的視覺模態和編碼后的音頻模態；構建樣本內正負對和樣本間正負對，根據樣本內正負對進行樣本內對比學習，并根據樣本間正負對進行樣本間對比學習；根據總體對比損失函數、多模態預測損失函數和單模態預測損失函數優化多粒度跨模態對比學習模型，以利用優化后的多粒度跨模態對比學習模型得到目標多模態的情感分析結果。由此，解決了相關技術將各個模態視為平等的，忽略了模態間的差異性，導致在融合過程中各模態未能充分交互，易造成重要信息丟失，影響最終結果的準確性等問題。

本發明授權面向多模態情感分析的多粒度跨模態對比學習方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種面向多模態情感分析的多粒度跨模態對比學習方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取話語序列中的文本模態、視覺模態和音頻模態； 對所述文本模態、所述視覺模態和所述音頻模態分別進行編碼，得到編碼后的文本模態、編碼后的視覺模態和編碼后的音頻模態； 將所述編碼后的文本模態、所述編碼后的視覺模態和所述編碼后的音頻模態分解為滿足預設投影條件的相似特征和不相似特征，得到模態分解結果； 構建多模態對比學習框架，并在所述多模態對比學習框架內定義樣本的正對集合和負對集合； 基于所述正對集合和所述負對集合，對滿足第一預設相似度條件的正對和滿足第二預設相似條件的負對進行訓練，得到訓練結果； 基于所述訓練結果，構建樣本內正負對和樣本間正負對，根據所述樣本內正負對進行樣本內對比學習，并根據所述樣本間正負對進行樣本間對比學習； 根據半對比學習、所述樣本內對比學習和所述樣本間對比學習分別得到半對比損失函數、樣本內對比損失函數和樣本間對比損失函數，并根據所述半對比損失函數、所述樣本內對比損失函數、所述樣本間對比損失函數和所述模態分解結果得到總體對比損失函數； 根據所述總體對比損失函數、多模態預測損失函數和單模態預測損失函數優化多粒度跨模態對比學習模型，得到優化后的多粒度跨模態對比學習模型，以利用所述優化后的多粒度跨模態對比學習模型得到目標多模態的情感分析結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人武漢大學，其通訊地址為：430072 湖北省武漢市武昌珞珈山；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。