基于多模态交互融合网络的图文情感分析方法及系统

本发明涉及一种基于多模态交互融合网络的图文情感分析方法及系统，属于人工智能领域，包括对图文进行预处理，分离出文本和图像，并采用词嵌入技术处理文本，采用图像处理技术处理图像；使用空洞卷积神经网络、双向长短时记忆网络和注意力机制构建文本特征提取模块，使用深度卷积网络构建视觉特征提取模块；设计面向图文的多模态交互融合网络，并采用多个具有不同神经元的多模态交互融合网络建模不同粒度的图文相关性；融合不同粒度的图文特征，并通过多层感知机获取图文情感倾向；使用交叉熵作为损失函数，并使用带有热启动的Adam优化器训练模型。

《基于多模态交互融合网络的图文情感分析方法及系统》是一发明专利，专利号为 2021104123231，当前法律状态为已下证，由重庆邮电大学提出申请，发明人为甘臣权;冯庆东;付祥;张祖凡，公开（公告）日期为2022-07-01，国际专利分类号（IPC）为 G06V30/413(2022.01)I;G06V30/19(2022.01)I;G06V10/80(2022.01)I;G06V10/82(2022.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I;G06F40/284(2020.01)I，代理机构为北京同恒源知识产权代理有限公司11275，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：人工智能。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及一种基于多模态交互融合网络的图文情感分析方法及系统，属于人工智能领域，包括对图文进行预处理，分离出文本和图像，并采用词嵌入技术处理文本，采用图像处理技术处理图像；使用空洞卷积神经网络、双向长短时记忆网络和注意力机制构建文本特征提取模块，使用深度卷积网络构建视觉特征提取模块；设计面向图文的多模态交互融合网络，并采用多个具有不同神经元的多模态交互融合网络建模不同粒度的图文相关性；融合不同粒度的图文特征，并通过多层感知机获取图文情感倾向；使用交叉熵作为损失函数，并使用带有热启动的Adam优化器训练模型。

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