一种基于宽度学习的多模态负面情绪分类方法及系统.pdfVIP

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2024-02-03 发布于四川
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一种基于宽度学习的多模态负面情绪分类方法及系统.pdf

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本发明公开了一种基于宽度学习的多模态负面情绪分类方法及系统，其方法包括：获得目标对象的待分类情绪数据；对待分类情绪数据进行单模态特征提取；然后，对这些特征数据进行非线性映射处理；采用概率判别相关分析将经非线性映射处理后的特征数据进行特征约束转换形成多模态融合数据，使得非线性映射处理后的特征数据的特征距离缩小；采用IKCCA将多模态数据进行融合并对负面情绪进行分类。在本发明实施例中通过精确地提取多模态特征之间的非线性相关关系，从而实现特征数据的高效融合，其使得负面情绪的分类识别更加精准。

(19)国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号CN117496572A

(43)申请公布日2024.02.02

(21)申请号202311469245.4

(22)申请日2023.11.06

(71)申请人广东外语外贸大学

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