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申请/专利权人：内蒙古工业大学
摘要：本发明公开了一种基于预训练模型和Transformer的蒙古语多模态情感分析方法，对蒙古语文本数据进行分词并输入预训练模型进行学习，将共现关系、依存关系和相似度信息融合到GAT中，获得最终的文本情感特征。采用带有SPD‑Conv模块的3D‑DenseNet提取蒙古语视频数据，采用LibROSA做初步语音信号提取，采用DRSN训练数据得到音频情感特征。使用多头注意力机制融合拼接音频特征和视频特征，得到音视频融合情感特征，将文本情感特征和音视频融合情感特征基于Transformer，采用交叉注意力机制进行跨模态特征融合，得到蒙古语多模态情感特征。本发明能够克服由于蒙古语语料短缺带来情感分析不准确问题。
主权项：1.一种基于预训练模型和Transformer的蒙古语多模态情感分析方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，对中文视频数据集进行翻译，得到蒙古语文本数据、蒙古语视频数据和蒙古语音频数据；步骤2，对蒙古语文本数据进行分词并输入预训练模型进行学习，将文本数据转化为图结构数据，将共现关系、依存关系和相似度信息融合到图注意力网络中，得到文本情感特征；步骤3，对蒙古语视频数据提取视频帧，并采用带有SPD-Conv模块的3D-DenseNet提取视频情感特征；对蒙古语音频数据进行分帧，并采用深度残差收缩网络获得语音情感特征；步骤4，使用多头注意力机制计算音频情感特征对视频情感特征的注意力权重矩阵和视频情感特征对音频情感特征的注意力权重矩阵，融合拼接音频情感特征和视频情感特征，得到音视频融合情感特征；步骤5，将所述文本情感特征和音视频融合情感特征基于Transformer进行特征融合，得到蒙古语多模态情感特征；步骤6，根据所述蒙古语多模态情感特征进行分类，得到最终的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 内蒙古工业大学 一种基于预训练模型和Transformer的蒙古语多模态情感分析方法
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