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龙图腾网获悉成都信息工程大学申请的专利用于多模态多标签情感分析的互补和竞争平衡学习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：CN120744857B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511271751.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权用于多模态多标签情感分析的互补和竞争平衡学习方法是由王婷;刘晓宇;张潇文;郜东瑞设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于多模态多标签情感分析的互补和竞争平衡学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于多模态多标签情感分析的互补和竞争平衡学习方法，属于人工智能领域。针对现有多模态情感分析中互补与特异信息利用失衡、标签相关性建模不足及样本不均衡问题，该方法首先通过级联Transformer编码器和混合专家网络优化256维特征；随后采用双分支结构：互补分支层级融合多模态特征生成标签级互补特征，特异分支基于动态权重矩阵重构模态特异特征，并通过情感权重向量融合两类特征；最后采用纵横平衡损失函数，利用调制因子和动态平衡因子自适应调整损失权重。其优势在于协同利用多模态信息、强化标签关系建模并显著提升低频情感识别效果。

本发明授权用于多模态多标签情感分析的互补和竞争平衡学习方法在权利要求书中公布了：1.一种用于多模态多标签情感分析的互补和竞争平衡学习方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、对文本、语音及图像的多模态数据源进行编码并进行优化得到优化后的多模态特征； S2、将优化后的多模态特征进行双分支处理，并将双分支处理后的多模态特征进行特征融合，得到标签级预测特征，其中，双分支处理包括互补分支处理和特异分支处理，具体而言： 互补分支处理具体包括如下步骤： A1、按模态细粒度顺序进行两两融合，先融将语音与图像特征融合得到融合特征，再将融合特征与文本特征融合，得到最终的融合特征； A2、将最终的融合特征输入到标签级编码器中，将最终的融合特征转化为待分类的标签类别具体特征； 特异分支处理具体包括如下步骤： B1、将各模态特征独立输入标签级编码器，生成各模态的标签级特征； B2、基于各模态标签级特征在同一情感标签上的预测分数，迭代更新权重矩阵； B3、通过权重矩阵与标签级特征的点乘加权和，生成标签级特异特征； S3、对标签级预测特征进行分类，输出情感标签预测结果，采用纵横平衡损失函数动态调整正负样本及不同情感类别的损失权重，优化模型训练，其中，纵横平衡损失函数定义为： 式中，,分别是正样本和负样本的调制因子，用于调整易分类样本对损失的影响，,分别是正样本和负样本的动态平衡因子，用于在训练中动态调整正负样本损失的权重，为极小常数，用于避免计算错误；为分类概率。

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