哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)廖清获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利一种多模态情感分类模型训练方法及多模态情感分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119557785B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411601665.8，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种多模态情感分类模型训练方法及多模态情感分类方法是由廖清;赵鹏宇;李超洋;姚紫怡;汪灵芝设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种多模态情感分类模型训练方法及多模态情感分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种多模态情感分类模型训练方法及多模态情感分类方法。方法包括：获取包含多模态样本的训练样本；采用预设神经网络提取多模态样本的多模态特征；采用可学习掩码对多模态特征过滤，得到多模态因果特征；采用多模态特征的情感分类损失和多模态因果特征的情感分类损失计算因果效应；采用由因果效应和可学习参数确定的调度权重和情感分类损失确定联合损失；采用联合优化对预设神经网络、预设分类器以及联合损失中的参数进行参数优化，并基于参数优化后的预设神经网络、可学习掩码和预设分类器构建多模态情感分类模型。该方法实现了基于因果关系的多模态特征学习，缓解了虚假关联问题，提高了情感分类的性能。
本发明授权一种多模态情感分类模型训练方法及多模态情感分类方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态情感分类模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取包含多模态样本的训练样本； 采用预设神经网络提取多模态样本的多模态特征； 采用可学习掩码对所述多模态特征过滤，得到多模态因果特征； 采用多模态特征的情感分类损失和多模态因果特征的情感分类损失计算因果效应，所述情感分类损失基于预设分类器对多模态特征和多模态因果特征的情感分类结果确定； 采用由所述因果效应和可学习参数确定的调度权重和情感分类损失确定联合损失； 采用联合优化对预设神经网络、预设分类器以及联合损失中的参数进行参数优化，并基于参数优化后的预设神经网络、可学习掩码和预设分类器构建多模态情感分类模型。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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