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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利多模态大模型反馈情感增强方法和装置、设备及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：CN119598128B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411681553.8，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权多模态大模型反馈情感增强方法和装置、设备及存储介质是由何涛;黄卓;钟志添;黄琼浩设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态大模型反馈情感增强方法和装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种多模态大模型反馈情感增强方法和装置、设备及存储介质，可应用于情感数据处理技术领域。本申请通过对多个反馈素养要素进行分析和量化得到反馈素养得分和反馈素养水平，同时对当前学生的多模态交互数据进行情感识别得到交互情感标签，以及对当前学生的反馈历史数据进行分析得到反馈历史特征，结合反馈素养得分和交互情感标签输入学生反馈情感偏好个性化模型得到反馈情感偏好标签，结合待生成反馈内容主题、反馈素养水平和交互情感标签输入多模态大模型进行情感增强得到情感增强的反馈内容，并基于人机共生范式对情感增强的反馈内容进行优化，从而可以有效提高人工智能赋能学生学习过程反馈素养自适应增强的效率。

本发明授权多模态大模型反馈情感增强方法和装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多模态大模型反馈情感增强方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取当前学生的反馈信息，所述反馈信息包括多个反馈素养要素； 对所述反馈信息进行分析和量化，得到反馈素养得分和反馈素养水平； 获取所述当前学生的第一多模态交互数据； 根据所述第一多模态交互数据进行情感识别，得到交互情感标签； 获取所述当前学生的反馈历史数据； 对所述反馈历史数据进行分析，得到反馈历史特征； 将所述反馈素养得分、所述交互情感标签和所述反馈历史特征输入学生反馈情感偏好个性化模型，得到所述当前学生的反馈情感偏好标签； 获取所述当前学生的待生成反馈内容主题； 将所述反馈情感偏好标签、所述待生成反馈内容主题、所述反馈素养水平和所述交互情感标签输入多模态大模型进行情感增强，得到情感增强的反馈内容； 基于人机共生范式对所述情感增强的反馈内容进行优化； 其中，所述对所述反馈信息进行分析和量化，得到反馈素养得分和反馈素养水平，包括： 对所述多个反馈素养要素进行维度划分； 对所述多个反馈素养要素进行量化，得到反馈素养要素的量化指标得分； 根据所述反馈素养要素的量化指标得分计算每个维度中的反馈素养维度得分； 根据所述反馈素养维度得分计算所述反馈素养得分； 根据所述反馈素养得分和预设水平范围确定所述当前学生的所述反馈素养水平； 所述根据所述第一多模态交互数据进行情感识别，得到交互情感标签，包括： 对所述第一多模态交互数据进行预处理，得到第二多模态交互数据； 对所述第二多模态交互数据进行特征提取，得到多模态数据特征； 根据所述多模态数据特征对所述第二多模态交互数据进行情感识别，得到所述交互情感标签； 所述对所述第二多模态交互数据进行特征提取，得到多模态数据特征，包括： 通过特征提取器提取所述第二多模态交互数据中每个模态的特征作为单模态特征；其中，所述特征提取器在进行特征提取时，通过模态相似度和对比损失进行优化处理； 根据所述单模态特征计算每个模态的融合特征作为所述多模态数据特征； 所述根据所述多模态数据特征对所述第二多模态交互数据进行情感识别，得到所述交互情感标签，包括： 计算每个所述多模态数据特征与剩余所述多模态数据特征的相似度； 根据所述相似度计算对比损失； 根据所述对比损失构建目标函数； 根据所述目标函数对所述第二多模态交互数据进行情感识别，得到所述交互情感标签； 所述将所述反馈情感偏好标签、所述待生成反馈内容主题、所述反馈素养水平和所述交互情感标签输入多模态大模型进行情感增强，得到情感增强的反馈内容，包括： 根据所述待生成反馈内容主题、所述反馈情感偏好标签、所述反馈素养水平和所述交互情感标签构建多模态提示模板； 根据所述反馈情感偏好标签、所述反馈素养水平和所述交互情感标签生成情感控制参数； 根据所述多模态提示模板、所述情感控制参数和所述多模态大模型构建预设函数； 根据所述预设函数进行情感增强，得到所述情感增强的反馈内容。

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