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摘要：本发明提供一种基于多阶段图融合网络的缺失模态情感分析方法，包括模型的构建和训练。在随机缺失一种模态和随机缺失多种模态的条件下，基于训练好的模型，本发明整体性能优于其他基线模型。此外，通过对模型进行消融实验减枝，经多次实验验证，本发明中的每个模块均具有显著的有效性，确保了每个模块在整体模型中的贡献和重要性。本发明能够搭建多模态情感分析模型并进行训练，基于训练好的模型，提升模型对随机缺失模态条件下情感分析的鲁棒性。
主权项：1.一种基于多阶段图融合网络的缺失模态情感分析方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1、抽取公开数据集并进行数据预处理；步骤2、构建多模态情感分析模型，包括如下步骤：步骤21、多模态数据的输入，将含有缺失模态的多模态数据输入到两个分支；步骤22、模态特征的提取，利用模态间和模态内多头注意机制提取模态内特征和跨模态特征；步骤23、缺失模态信息重建，将提取的模态特征输入到Transformer编码器中，在预训练模型的监督下，重建缺失模态信息；步骤24、多阶段图融合网络，利用多阶段图融合网络MSGFN对不同模态的特征表示进行有效融合；步骤25、情感分类，将MSGFN输出的融合特征用于情感分类，利用softmax完成最终的情感预测；步骤3、使用公开数据集进行训练，得到训练好的情感分析模型，训练过程中包括数据的归一化处理和数据增强；步骤4、获取待分类的多模态数据，并将其输入到训练好的多模态情感分析模型，通过模型处理后得到情感分析结果。
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百度查询： 河南科技大学 一种基于多阶段图融合网络的缺失模态情感分析方法
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