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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种跨模态语义关联的视频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：CN115936005B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202211555747.4，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种跨模态语义关联的视频情感分析方法是由林达真;王鑫;周艺涵;曹冬林设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨模态语义关联的视频情感分析方法在说明书摘要公布了：一种跨模态语义关联的视频情感分析方法，属于自然语言处理领域。围绕主观性视频数据在情感分析中存在的跨模态语义鸿沟问题，提出语义引导机制，该机制利用对比学习和度量学习，通过拉近情感副模态与情感主模态的距离，使副模态向主模态靠近，从而加强情感主模态与副模态之间的语义关联，缓解视频数据中的跨模态语义鸿沟问题。基于多流和单流两种跨模态模型，分别引入语义引导机制，设计与主流模型的对比实验，结果表明，所提出的语义引导机制能达到甚至超越目前的主流模型水平。还进行语义引导机制的消融实验，从实验结果看出，语义引导机制能在多个模型中发挥出有效性。

本发明授权一种跨模态语义关联的视频情感分析方法在权利要求书中公布了：1.一种跨模态语义关联的视频情感分析方法，其特征在于包括以下步骤： a、提取模态浅层特征；所述模态浅层特征包括音高、语音极性、声门闭合瞬间和频谱包络； b、将模态浅层特征经Transformer模型L层的编码得到文本模态、音频模态和视觉模态三个模态的embeddings，对于对比学习的跨模态语义指导，按一定比例对文本模态进行采样，分别将来自同一个视频片段的音频模态或视觉模态片段视为正样本，将来自不同视频片段的音频模态或视觉模态片段作为负样本； c、对于多流Transformer模型，将三个模态中的文本模态作为情感主模态，将音频与视觉模态作为副模态； d、对于单流Transformer模型，将三个模态的特征合并作为最后情感分类器的输入； 对于多流Transformer模型或对于单流Transformer模型，三个模态的embeddings采取余弦距离，对音频模态和文本模态，视觉模态和文本模态之间的距离进行最小化，与最后的跨模态情感分析任务一起作为优化目标； e、模型得到最终的跨模态情感分析结果，多流Transformer最后的分类器输入为文本-音频、文本-视觉、以及文本-文本的跨模态embedding的相加；单流Transformer最后的分类器输入为三个模态的embedding合并。

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厦门大学，其通讯地址为：361005 福建省厦门市思明南路422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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