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龙图腾网获悉山东建筑大学申请的专利一种多模态对话情感识别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：CN117271743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202311329961.2，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种多模态对话情感识别方法及系统是由刘萌;宋雪萌;韩强;许海振;刘慧;王蕴潇设计研发完成，并于2023-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态对话情感识别方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提出了一种多模态对话情感识别方法及系统，包括获取对话数据集及对话的真实情感标签，所述对话数据集包括多个对话以及每个对话包含的模态特征；训练多模态对话情感识别模型，将对话数据集输入至多模态对话情感识别模型中，得到每个对话的预测情感标签，根据每个对话的预测情感标签和真实情感标签计算模型的交叉熵损失，当模型的交叉熵损失最小时，得到训练好的多模态对话情感识别模型；将待识别的对话数据输入至训练好的多模态对话情感识别模型中，得到情感识别结果。其中，模型训练阶段融合模态参数解耦技术和细粒度地自适应梯度调节机制，有效解决因不同模态之间梯度分配不平衡所引起的多模态边际效应递减问题。

本发明授权一种多模态对话情感识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多模态对话情感识别方法，其特征在于，包括： 获取对话数据集及对话的真实情感标签，所述对话数据集包括多个对话以及每个对话包含的模态特征； 训练多模态对话情感识别模型，将对话数据集输入至多模态对话情感识别模型中，得到每个对话的预测情感标签，根据每个对话的预测情感标签和真实情感标签计算模型的交叉熵损失，当模型的交叉熵损失最小时，得到训练好的多模态对话情感识别模型；所述训练多模态对话情感识别模型具体包括：获取对话数据集及对话的真实情感标签，所述对话数据集包括多个对话以及每个对话包含的多模态特征；提取所述每个对话包含的多模态特征，得到全模态特征；将所述全模态特征中的一类模态特征擦除，得到擦除模态特征；根据所述全模态特征以及所述擦除模态特征，获取被擦除模态特征；计算所述多模态对话情感识别模型中每个神经元对所述被擦除模态特征的响应程度；根据所述响应程度划分神经元的主导模态和非主导模态；将对话数据集输入至多模态对话情感识别模型中，得到每个对话的预测情感标签，根据每个对话的预测情感标签和真实情感标签计算模型的交叉熵损失以及擦除模态特征的交叉熵损失；根据模型的交叉熵损失以及擦除模态特征的交叉熵损失计算各模态的优化速度；根据所述各模态的优化速度，计算各模态调制系数；根据所述各模态调制系数，为主导模态和非主导模态重新分配梯度； 将待识别的对话数据输入至训练好的多模态对话情感识别模型中，得到情感识别结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东建筑大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历城区临港开发区凤鸣路1000号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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