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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种面向在线教育的多模态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：CN120429729B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510948185.7，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权一种面向在线教育的多模态情感分析方法是由李玉强;马依依;胡潇设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向在线教育的多模态情感分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向在线教育的多模态情感分析方法，该方法包括得到待分析数据中的文本综合模态表示、语音综合模态表示和视觉综合模态表示，并进行多模态融合，通过多模态方式进行分析，利用不同模态之间的互补性，提升情感识别的全面性和准确性；根据融合结果确定最优小波基函数和最优分解层数，对融合结果进行离散小波变换，得到高频特征和低频特征，对局部频率特性进行精细分离；根据高频特征和低频特征，确定多频图注意力权重，根据多频图注意力权重对高频特征和低频特征进行特征融合，得到多模态情感分析结果，在不同频率层次上捕捉模态间的协同作用，有效融合异构数据，更全面地理解复杂的情感表达，提高了多模态情感识别的准确性。

本发明授权一种面向在线教育的多模态情感分析方法在权利要求书中公布了：1.一种面向在线教育的多模态情感分析方法，其特征在于，包括： 获取对话过程中的待分析数据，并对待分析数据进行特征提取和编码，得到文本综合模态表示、语音综合模态表示和视觉综合模态表示； 根据对话过程中每个话语对应的所述文本综合模态表示、所述语音综合模态表示和所述视觉综合模态，确定多个节点； 将每个节点与同一对话中相同模态的其他节点相连，得到模态内连接结构； 将所述每个节点与同一对话中其他模态的其他节点相连，得到模态间连接结构； 根据所述多个节点、所述模态内连接结构和所述模态间连接结构，得到无向图；所述无向图为融合结果； 根据所述融合结果确定最优小波基函数和最优分解层数，并根据所述最优小波基函数和所述最优分解层数对所述融合结果进行离散小波变换，得到高频特征和低频特征； 分别对所述高频特征和所述低频特征进行线性变换，得到高频线性特征和低频线性特征； 对所述每个节点的高频线性特征和对应邻居节点的高频线性特征进行计算，得到对应节点的高频注意力权重； 对所述每个节点的低频线性特征和对应邻居节点的低频线性特征进行计算，得到对应节点的低频注意力权重； 根据所述高频注意力权重和所述低频注意力权重，得到多频图注意力权重，并根据所述多频图注意力权重对所述高频特征和所述低频特征进行特征融合，得到多模态情感分析结果。

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