浙江师范大学黄昌勤获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江师范大学申请的专利基于文本主驱动的学习者多模态情感分析方法及装置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：CN115294627B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202210776860.9，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于文本主驱动的学习者多模态情感分析方法及装置是由黄昌勤;张俊玲;李明;吴雪梅;蒋凡;涂雅欣设计研发完成，并于2022-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于文本主驱动的学习者多模态情感分析方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于文本主驱动的学习者多模态情感分析方法及装置，本申请提取在线课堂中有学生相关情感信息嵌入的多模态数据；对于文本模态的数据，利用语言表征预训练模型BERT进行特征提取；对于音频和视觉模态的数据，利用LSTM来进行特征提取；利用跨模态注意力机制融合多模态信息，输出多模态特征融合的最终结果；根据最终融合结果进行情感分析。利用对比学习技术促进单模态特征编码质量，维持任务相关的模态数据独特性，保证多模态融合结果充分学习课堂中产生的多种模态数据的独特情感信息，提升在线学习环境中学习者的参与度，从而促进教学质量。
本发明授权基于文本主驱动的学习者多模态情感分析方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于文本主驱动的学习者多模态情感分析方法，其特征在于，所述方法包括： 提取在线课堂中有学生相关情感信息嵌入的多模态数据； 对于文本模态的数据，利用语言表征预训练模型BERT进行特征提取； 对于音频和视觉模态的数据，利用LSTM来进行特征提取； 利用跨模态注意力机制融合多模态信息，输出多模态特征融合的最终结果； 根据多模态特征融合的最终输出进行情感分析； 所述方法还包括： 根据多模态特征融合的所述最终结果，进行反向传播，得到预测的单模态数据； 根据预测的单模态数据和真实的单模态数据计算相关性； 通过噪音对比估计方法优化所述相关性，以最大化各单模态数据的情感相关信息。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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