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龙图腾网获悉内蒙古工业大学申请的专利基于自适应超模态和多层注意力的蒙古语多模态情感分析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：CN120012769B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411944778.8，技术领域涉及：G06F40/253；该发明授权基于自适应超模态和多层注意力的蒙古语多模态情感分析方法是由仁庆道尔吉;薄骞;吉亚图;乌尼尔;刘娜;石宝设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应超模态和多层注意力的蒙古语多模态情感分析方法在说明书摘要公布了：一种基于自适应超模态和多层注意力的蒙古语多模态情感分析方法，对多模态数据分别提取文本、音频视频特征，再利用门控Transformer编码器分别提取低级文本特征、低级音频特征和低级视频特征；在一个自适应超模态学习层中，以低级文本特征引导低级音频特征和低级视频特征产生中间超模态特征，随后以中间超模态特征作用于低级文本特征并利用一个门控Transformer编码器从提取下一尺度文本特征，实现双向跨模态注意力交互，多次交互得到最终文本特征和最终超模态特征，通过跨模态Transformer得到一个联合的多模态表示，再利用软注意力机制进行加权融合，最终通过全连接层实现多模态情感分类，本发明可大大提升蒙古语多模态情感分析的效果。

本发明授权基于自适应超模态和多层注意力的蒙古语多模态情感分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应超模态和多层注意力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，对由文本、音频和视频组成的多模态数据，分别提取文本特征、音频特征和视频特征； 步骤2，利用门控Transformer编码器，从所述文本特征、音频特征和视频特征分别提取低级文本特征、低级音频特征和低级视频特征； 步骤3，利用由n个门控Transformer编码器和n+1个自适应超模态学习层组成的自适应超模态学习模块，定义初始超模态特征，在一个自适应超模态学习层中，以所述低级文本特征引导所述低级音频特征和低级视频特征产生中间超模态特征，随后以中间超模态特征作用于低级文本特征并利用一个门控Transformer编码器从提取下一尺度文本特征，实现双向跨模态注意力交互，中间超模态特征和下一尺度文本特征再继续进行n次双向跨模态注意力交互，得到最终文本特征和最终超模态特征；其中，n＝2，所述自适应超模态学习模块进行了双尺度文本特征的构建，方法如下： 其中，i∈{2,3}，是不同尺度下的文本特征，大小为T×d，为低级文本特征，和为文本特征学习的第i层门控Transformer编码器及相应的参数，是相应的超模态特征Hhyper反向影响后的文本特征； 所述自适应超模态学习层，对于不同尺度的文本特征首先初始化一个超模态特征然后利用双向跨模态注意力机制，通过计算获得的文本特征与音频特征、视频特征之间的关系来更新并用更新后得到的超模态特征反向影响得到反向影响后的文本特征 步骤4，将所述最终文本特征和最终超模态特征通过跨模态Transformer得到一个联合的多模态表示，再利用软注意力机制为所述联合的多模态表示分配不同的权重进行加权融合，最终通过全连接层实现多模态情感分类。

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