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申请/专利权人：重庆市易平方科技有限公司

摘要：本申请公开了一种基于多模态数据的影评质量的识别方法及相关装置，方法包括提取影评语句的句向量、句向量的隐状态及影评图片的图片特征；确定各图片特征相对于各隐状态的注意力权重；基于各注意力权重及各隐状态确定各图片特征的特征张量；基于各特征张量确定影评数据对应的影评质量。本申请通过提取影片数据中的文本影评数据、表情影评数据的句向量及影评图片的图片特征，再通过注意力机制整合图片特征及句向量以得到融合了影评图片信息、文本影评信息及表情影评信息的特征张量，最后基于特征张量确定影评质量，从而可以快速准确的识别影评质量，解决了互联网时代网络视频影评需人工逐条审核的难题，节约了影评数据筛选所花费的人力资源。

主权项：1.一种基于多模态数据的影评质量的识别方法，其特征在于，所述的识别方法包括：获取待识别的影评数据，并检测所述影评数据是否包括影评图片；当所述影评数据包括影评图片时，采用语言模型获取所述影评数据中的各影评语句各自对应的句向量，并获取各句向量各自对应的隐状态；所述采用语言模型获取所述影评数据中的各影评语句各自对应的句向量具体包括：检测所述影评获取所述影评数据中的各影评语句，其中，所述影评语句包括文本影评内容，或者包括文本影评内容和表情影评内容；当影评语句包括文本影评内容和表情影评内容时，表情影评内容穿插于文本影评内容中，并且每个表情影评被作为一个独立词语；所述表情影评内容通过随机初始化的方式来获取表情影评对应的表情词语；通过语言模型获取文本影评内容中各影评词语各自对应的词向量，或者各影评词语各自对应的词向量以及表情影评内容中各表情影评的词向量；将各影评词语各自对应的词向量拼接，或者将各影评词语各自对应的词向量以及表情影评内容中各表情影评的词向量拼接，以得到各影评语句各自对应的句向量；通过图片特征提取模型提取各影评图片各自对应的图片特征，并基于各影评图片各自对应的图片特征对各隐状态进行注意力学习，以得到各图片特征相对于各隐状态的注意力权重；基于各图片特征相对于各隐状态的注意力权重以及各隐状态，确定各图片特征各自对应的特征张量；基于各图片特征各自对应的特征张量，确定所述影评数据对应的影评质量。

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