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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于多视图门控融合网络的多模态方面级情感分析方法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：CN116975684B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202310816455.X，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于多视图门控融合网络的多模态方面级情感分析方法是由杨颖;钱馨雨;费韫安;毛心雨设计研发完成，并于2023-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多视图门控融合网络的多模态方面级情感分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多视图门控融合网络的多模态方面级情感分析方法、系统、存储介质和电子设备，涉及方面级情感分析技术领域。本发明从不同视角看待多模态信息，能够有效扩充多模态数据的信息量，即使在多模态数据样本较少的情况下也能达到比较好的情感预测效果；基于动态门控自注意力模块，利用方面词信息表示构造了门控调节向量，并嵌入自注意力机制中，实现动态调整权重计算，达到有效过滤与方面词无关的噪声信息的作用，提高细粒度级特征的信息质量，有利于后期的特征融合；三视图分解高阶池化机制同时融合三种不同的视图特征，通过多次的膨胀、压缩阶段捕捉不同视图、不同模态特征之间复杂的相互作用，达到有效融合的效果。

本发明授权基于多视图门控融合网络的多模态方面级情感分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多视图门控融合网络的多模态方面级情感分析方法，其特征在于，所述多视图门控融合网络包括输入层、多视图特征提取层、特征融合层以及输出层；所述多模态方面级情感分析方法包括： S1、获取图文多模态数据集，所述图文多模态数据集包括一个文本评论、一组关联图像和一个方面词序列，其中所述方面词序列为文本评论的子序列； S2、在输入层，分别对所述文本评论、关联图像和方面词序列进行编码，对应获取上下文词嵌入矩阵、图像嵌入矩阵和方面词嵌入矩阵；以及获取句子级特征和图像整体特征； 并根据所述文本评论，获取表示句法依存关系的邻接矩阵； S3、在多视图特征提取层，根据所述上下文词嵌入矩阵，获取考虑上下文语境的方面词特征，结合所述句子级特征和图像整体特征，对应获取上下文语境感知的文本全局视图特征和图像全局视图特征； 以及根据所述方面词嵌入矩阵，基于动态门控自注意力模块分别对所述上下文词嵌入矩阵和图像嵌入矩阵进行噪声过滤，获取文本语序视图特征和图像区域视图特征；以及结合所述邻接矩阵，获取文本句法视图特征二 S4、在特征融合层，融合所述文本全局视图特征、图像全局视图特征、文本语序视图特征、文本句法视图特征和图像区域视图特征，获取最终融合特征； S5、在输出层，根据所述最终融合特征，获取方面级情感类别的预测结果。

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