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龙图腾网获悉南开大学申请的专利一种基于事实和情感对立性的多模态反讽检测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：CN116611024B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310555752.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于事实和情感对立性的多模态反讽检测方法是由杨巨峰;文长崧;贾国力设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于事实和情感对立性的多模态反讽检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于事实和情感对立性的多模态反讽检测方法，步骤1、获得待检测数据元组包括文本和图像，通过两个特征提取分支获得图像特征数据和文本特征数据；步骤2、利用隐式的跨模态注意力机制实现特征对齐处理；步骤3、实现多模态数据的语义和情感不一致性建模；步骤4、计算语义不一致性；步骤5、获得图像特征与文本特征情感极性的差值；步骤6、基于图像特征与文本特征情感极性的差值和不一致性值进行反讽检测，得到检测结果。与现有技术相比，本发明在利用多模态反讽检测数据集上表现出了优秀的预测性能，超过了所有现有的方法。本发明可以精确对给定图像是否属于讽刺情感类别进行检测。

本发明授权一种基于事实和情感对立性的多模态反讽检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于事实和情感对立性的多模态反讽检测方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤： 步骤1、获得待检测数据元组包括文本和图像，通过两个特征提取分支获得图像特征数据和文本特征数据； 步骤2、将从步骤1获得的图像特征数据和文本特征数据分别作为两个模态，利用隐式的跨模态注意力机制实现两个模态间的特征对齐处理，得到对齐的图像特征和对齐的文本特征，继而归并到同一特征空间； 步骤3、基于步骤2中对齐的图像特征和对齐的文本特征，利用分布对多模态数据中的语义和情感不一致性进行建模，以强化导致讽刺的不变表征； 步骤4、将对齐的图像特征和对齐的文本特征输入通道级加权模块进行处理，获得增强后的图像特征和增强后的文本特征，计算所述增强后的图像特征和所述增强后的文本特征之间的相似性；基于训练过程中构建的讽刺数据高斯分布和非讽刺数据高斯分布，分别计算该相似性属于两个分布的概率，并将两个概率的绝对差值作为语义不一致性值； 步骤5、从情感词典引入情感信息，通过连续对比学习进一步增强图像情感特征，获得图像特征与文本特征情感极性的差值作为情感不一致性； 步骤6、基于步骤5的图像特征与文本特征情感极性的差值和不一致性值进行反讽检测，得到检测结果。

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