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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于双通道与注意力机制的方面级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：CN116662924B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202310273760.9，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于双通道与注意力机制的方面级多模态情感分析方法是由梁燕;侯增辉;尹恩同;陈思旭;徐露设计研发完成，并于2023-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双通道与注意力机制的方面级多模态情感分析方法在说明书摘要公布了：本发明请求保护一种双通道与注意力机制的方面级多模情感分析方法，该方法以神经网络为基础，通过方面词特征和句子特征联合注意力机制多尺度提取图像特征中包含的情感信息，并且将GCN网络引入方面级多模态情感分析任务中，大大提升了模型的特征提取和交互融合能力。本发明中，在特征提取层采用预训练编码器提取方面词、句子特征和图像特征，在注意力机制层，方面词和句子特征双向融合后，得到最终的方面词特征和句子特征表示。图像特征通过通道注意力机制和空间注意力机制建立起图像特征提取网络，最后，通过GCN模块动态提取各模态的交互融合特征。在实验中，基于注意力机制的方面级多模态情感分析在数据集上的性能指标均得到提升。

本发明授权基于双通道与注意力机制的方面级多模态情感分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双通道与注意力机制的方面级多模态情感分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：将数据集中的句子特征、方面词特征使用Bert预训练编码器提取隐藏特征表示，图像特征利用ResNet-152预训练网络提取；方面词是从属于句子的子序列； 步骤2：将句子特征和方面词特征通过多头注意力机制计算特征相关性，使高相似的特征之间获得相对应的注意力加权；最终获得由句子引导的方面词特征和方面词引导的句子特征； 步骤3：利用句子引导的方面词特征加权图像特征，通过通道注意力机制，得到图像通道特征； 步骤4：利用方面词引导的句子特征加权图像通道特征，在空间注意力机制中，利用特征的空间关系生成空间注意图，得到图像最终特征表示； 步骤5：通过方面词引导的句子特征与通过通道注意力和空间注意力生成的图像最终特征计算出动态邻接矩阵；使用图神经网络的聚合能力和消息传递能力得到最终的融合特征表示； 步骤6：将最终的融合特征、步骤2通过多头注意力机制得到的方面词特征和句子特征使用池化机制，通过分类模块分类。

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重庆邮电大学，其通讯地址为：400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2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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