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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利情感识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115099226B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210625611.X，技术领域涉及：G06F40/247；该发明授权情感识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质是由张科;李苑青;苏雨;王靖宇;李浩宇设计研发完成，并于2022-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本情感识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种情感识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。该方法包括：建立多模态情感预测模型，并使用级联后的历史语句组的多模态特征和目标语句组的多模态特征对多模态情感预测模型进行训练，得到目标多模态情感预测模型；基于目标多模态情感预测模型对待预测目标语句进行处理，得到待预测目标语句的情感分类结果。通过本发明，解决了相关技术中的多模态情感预测方法大多依赖于从前文历史信息中选取与情感预测有关的特征和上下文关系上，并没有关注到对即将发生的对话信息的模拟和生成，难以有效地提升对未知信息的识别精度的技术问题，达到了有效地提升情感预测的精度和效率的技术效果。

本发明授权情感识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种情感识别方法，其特征在于，包括： 建立多模态情感预测模型，并使用级联后的历史语句组的多模态特征和目标语句组的多模态特征对所述多模态情感预测模型进行训练，得到目标多模态情感预测模型，其中，待预测目标语句的前三句话构成所述历史语句组，所述待预测目标语句的结尾三句话构成所述目标语句组，所述待预测目标语句的每一句话包含多模态对话信息，所述目标多模态情感预测模型用于所述待预测目标语句的情感类型识别； 所述使用级联后的历史语句组的多模态特征和目标语句组的多模态特征对所述多模态情感预测模型进行训练，得到目标多模态情感预测模型，包括： 基于所述多模态情感预测模型分别提取所述历史语句组、所述目标语句组的多模态特征，得到所述历史语句组的多模态特征和所述目标语句组的多模态特征，并生成历史语句组的隐向量和目标语句组的隐向量； 确定所述目标语句的多模态特征向量，其中，在训练阶段，根据所述目标语句组的隐向量与所述历史语句组的多模态特征生成所述目标语句的多模态特征向量；或者，在测试阶段，根据所述历史语句组的隐向量与所述历史语句组的多模态特征生成所述目标语句的多模态特征向量； 对所述目标语句的多模态特征向量进行识别，得到情感识别结果，其中，所述情感识别结果作为所述目标语句的情感分类结果； 基于反向传播损失函数对所述多模态情感预测模型进行优化，得到所述目标多模态情感预测模型； 所述多模态情感预测模型采用基于多头自注意力机制的条件变分循环神经网络结构，其中，所述基于多头自注意力机制的条件变分循环神经网络结构包括1层输出层、1层输入层以及14层为隐含层，所述隐含层包括4层循环神经网络层、3层多头自注意力层、3层激活层、3层全连接层和1层归一化层; 基于所述目标多模态情感预测模型对所述待预测目标语句进行处理，得到所述待预测目标语句的情感分类结果。

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