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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于情感极性和情感强度的多模态情感分析方法及系统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：CN119622286B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411678260.4，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权基于情感极性和情感强度的多模态情感分析方法及系统是由魏瑾;杨振国;谭帅帅;万继红;李小平设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于情感极性和情感强度的多模态情感分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于情感极性和情感强度的多模态情感分析方法及系统，其中方法步骤包括：采集初始视频数据，并提取初始模态特征；提取初始模态特征中的高层次语义特征；提取高层次语义特征模态内和模态间的交互信息；提取交互信息中的情感极性和情感强度向量；基于情感极性和情感强度向量，完成视频数据中的人物情感分析。本发明采用了Transformer编码器和MLP编码器来提取高层次语义特征，并通过多粒度跨模态交互模块来提取模态内和模态间的交互信息。这种设计使得模型能够深入挖掘不同模态间的局部特征和细节信息，增强了对情感表达的理解和分析。本发明还通过跨模态注意力机制和前馈神经网络，完成了对视频数据中人物情感的分析。

本发明授权基于情感极性和情感强度的多模态情感分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于情感极性和情感强度的多模态情感分析方法，其特征在于，步骤包括： 采集初始视频数据，并提取初始模态特征； 提取所述初始模态特征中的高层次语义特征；步骤包括：利用三个Transformer编码器和两个MLP编码器分别从每种模态数据中提取所述高层次语义特征；将三个Transformer编码器和两个MLP编码器分成两个阶段，第一个阶段由Transformer编码层组成，第二个阶段由MLP编码器组成，整体计算过程包括： bm＝TransEncodermhm cn＝MLPEncodermbn 式中，TransEncoderm和MLPEncoderm分别为第一个阶段和第二个阶段的Transformer编码器和MLP编码器；m∈{v，a，t}、n∈{v，a}，v表示初始视觉模态，a表示声学模态，t表示文本模态；hm表示模态的特征表示；bm表示经过第一个阶段编码器得到的模态m特征表示；bn表示经过第一个阶段编码器得到的模态n特征表示，cn表示经过第二个阶段得到的模态n的特征表示； 提取所述高层次语义特征模态内和模态间的交互信息；步骤包括： 其中，Cross-A表示跨模态注意力机制；softmax为归一化指数函数；Xm和Xn表示输入的模态特征；表示输入模态Xn的查询权重矩阵；表示输入模态Xm的键权重矩阵；表示输入模态Xm的值权重矩阵；Conv表示一维卷积操作；Zm和Zn表示模态m和n经过第一个Transformer编码器的特征表示；Znm表示将Zn和Zm进行拼接操作；表示模态m与n的粗粒度交互表示，m∈{v,a,t}、n∈{v,a,t}；LN表示层归一化；表示模态m与n的细粒度交互表示；Kmn表示模态m与模态n的多粒度特征表示；concat表示特征拼接操作；FFN表示前馈神经网络； 提取所述交互信息中的情感极性和情感强度向量； 基于所述情感极性和所述情感强度向量，完成视频数据中的人物情感分析；步骤包括： Fpi＝concatFp，Fi F＝LNCross-AFp,Fpi+Fpi+LNCross-AFi,Fpi+Fpi 其中，concat表示特征拼接操作，Fp表示情感极性向量；Fi表示情感强度向量；Fpi表示得到的情感向量；Cross-A表示跨模态注意力机；LN表示层归一化，F表示混合向量；FFN表示前馈神经网络，表示对第i个样本的预测值；yi表示第i个样本的真实值；losspre表示预测值的损失函数；N表示样本数量；最终的损失函数表示为： 式中，α、β、和ε表示超参数，决定每个损失项对总损失的贡献；Ltrain表示整体的损失函数。

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