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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种多模态情感预测方法、装置及电子设备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：CN121188616B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511727070.1，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种多模态情感预测方法、装置及电子设备是由冯广;林忆宝;刘馨婷;黄俊辉;孙相利;廖贝融设计研发完成，并于2025-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态情感预测方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态情感预测方法、装置及电子设备，用于解决现有多模态情感分析模态交互不足、注意力分布不自适应以及共享特征冗余干扰的技术问题。包括：获取多个模态的情感数据；对情感数据进行特征提取，得到单模态特征；将各单模态特征输入私有编码器，生成私有表征；将各单模态特征输入共享编码器，生成共享语义表征；采用共享语义表征生成任意两个模态之间的跨模态交互的动态锐度因子；以文本模态为主导模态，以音频模态和视频模态作为辅助模态，根据私有表征和动态锐度因子生成文本‑音频跨模态增强表示和文本‑视频跨模态增强表示；对文本‑音频跨模态增强表示和文本‑视频跨模态增强表示进行融合预测，得到多模态情感预测结果。

本发明授权一种多模态情感预测方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种多模态情感预测方法，其特征在于，包括： 获取多个模态的情感数据；所述模态包括文本模态、音频模态和视频模态； 分别对多个模态的情感数据进行特征提取，得到单模态特征； 将各所述单模态特征输入私有编码器，生成私有表征； 将各所述单模态特征输入共享编码器，生成共享语义表征； 采用所述共享语义表征生成任意两个模态之间的跨模态交互的动态锐度因子；所述动态锐度因子包括文本-音频对动态锐度因子和文本-视频对动态锐度因子； 基于双阶段注意力机制和正交补注入机制，以文本模态为主导模态，以音频模态和视频模态作为辅助模态，根据所述私有表征和所述动态锐度因子生成文本-音频跨模态增强表示和文本-视频跨模态增强表示； 对所述文本-音频跨模态增强表示和所述文本-视频跨模态增强表示进行融合预测，得到多模态情感预测结果； 其中，所述私有表征包括文本私有表征、音频私有表征和视频私有表征；所述双阶段注意力机制包括聚合阶段和反馈阶段，所述基于双阶段注意力机制和正交补注入机制，以文本模态为主导模态，以音频模态和视频模态作为辅助模态，根据所述私有表征和所述动态锐度因子生成文本-音频跨模态增强表示和文本-视频跨模态增强表示的步骤，包括： 在所述聚合阶段，将所述音频私有表征投影为第一查询向量、将所述视频私有表征投影为第二查询向量、将所述文本私有表征投影为第一键向量和第一值向量； 根据所述第一查询向量、所述第二查询向量、所述第一键向量、所述第一值向量、所述文本-音频对动态锐度因子和所述文本-视频对动态锐度因子生成第一阶段文本-音频跨模态增强表示和第一阶段文本-视频跨模态增强表示； 在所述反馈阶段，将所述文本私有表征投影为第三查询向量、将所述第一阶段文本-音频跨模态增强表示投影为第二键向量和第二值向量、将所述第一阶段文本-视频跨模态增强表示投影为第三键向量和第三值向量； 采用所述第三查询向量、所述第二键向量、所述第二值向量和所述文本-音频对动态锐度因子生成第二阶段文本-音频跨模态增强表示； 采用所述第三查询向量、所述第三键向量、所述第三值向量和所述文本-视频对动态锐度因子生成第二阶段文本-视频跨模态增强表示； 通过正交补注入机制，采用所述共享语义表征、所述第二阶段文本-音频跨模态增强表示、所述第二阶段文本-视频跨模态增强表示生成补向量； 采用所述补向量增强所述第二阶段文本-音频跨模态增强表示和所述第二阶段文本-视频跨模态增强表示，得到文本-音频跨模态增强表示和文本-视频跨模态增强表示。

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