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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利基于图文融合的多模态情感分析方法及系统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：CN117115534B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202311076887.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于图文融合的多模态情感分析方法及系统是由刘颖;王哲;冯小东;房杰;李雨泽;李琳娜设计研发完成，并于2023-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图文融合的多模态情感分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图文融合的多模态情感分析方法及系统，包括：引入STN并进行图像特征提取，获取图像特征向量；使用Bi‑LSTM模型对文本向量进行序列建模，捕捉句子中单词的语义信息和上下文信息，并且将不同位置的单词信息结合起来，提取更具表达能力和区分度的文本特征；同时确定文本关键词对应的图像关键特征，以及图像关键特征对应的文本关键词，基于图像特征表示向量和文本特征表示向量进行模态融合。本发明分别在图像和文本特征提取中加入了空间变换网络模型STN和Bi‑LSTM模型，准确提取多模态数据的特征。同时本发明结合文本表示向量对图像中的关键特征映射进行定位，利用多模态数据之间的交互信息，提供更好的鲁棒性和泛化能力。

本发明授权基于图文融合的多模态情感分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于图文融合的多模态情感分析方法，其特征在于，包括： 基于多模态情感分析的训练样本，获得训练样本的文本数据与图像数据； 将图像数据输入至空间变换网络STN中进行空间变换网络处理，并进行特征提取，获取图像特征向量fimage； 将文本数据中的每个单词表示为一个文本向量，并通过双向长短时记忆网络Bi-LSTM模型对文本向量进行序列建模，获取单词的上下文信息，分别得到该单词的隐藏状态向量和 将所获取的单词隐藏状态向量进行拼接和加权处理，获取最终的文本特征向量h； 将文本特征向量h与图像特征向量fimage进行连接，获取文本表示向量和图像表示向量； 在第k次迭代中，将前一个文本表示向量与图像特征映射向量fimage，以及前一个图像表示向量与单词嵌入向量xt分别作为注意力层的输入，得到图像特征表示向量和文本特征表示向量； 基于图像特征表示向量和文本特征表示向量进行模态融合，并进行情感分类和图文情感倾向的相关性分析。

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西安邮电大学，其通讯地址为：710121 陕西省西安市西长安街618号；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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