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龍圖騰網(wǎng)恭喜武漢理工大學(xué)申請的專利多模態(tài)生成式情感分析模型的魯棒增強(qiáng)方法及分類方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119474391B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510061595.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/353；該發(fā)明授權(quán)多模態(tài)生成式情感分析模型的魯棒增強(qiáng)方法及分類方法是由李琳;王紫辰;袁景凌設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-15向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本多模態(tài)生成式情感分析模型的魯棒增強(qiáng)方法及分類方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種多模態(tài)生成式情感分析模型的魯棒增強(qiáng)方法及分類方法，屬于自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取原始輸入集，基于原始輸入集以及目標(biāo)蛻變關(guān)系，構(gòu)建新輸入集；將原始輸入集和新輸入集分別輸入至初始的多模態(tài)生成式情感分析模型，得到情感標(biāo)簽；基于情感標(biāo)簽從原始輸入集和新輸入集中選取符合預(yù)期的數(shù)據(jù)，構(gòu)建訓(xùn)練集；基于訓(xùn)練集和訓(xùn)練集對應(yīng)的情感標(biāo)簽訓(xùn)練多模態(tài)生成式情感分析模型，得到新的多模態(tài)生成式情感分析模型。本發(fā)明設(shè)計了基于屬性的目標(biāo)蛻變關(guān)系，應(yīng)用蛻變測試有效地對模型的魯棒性進(jìn)行分析，解決現(xiàn)有的多模態(tài)目標(biāo)級情感分類方法存在著無法有效地對模型的魯棒性進(jìn)行分析的技術(shù)問題。

本發(fā)明授權(quán)多模態(tài)生成式情感分析模型的魯棒增強(qiáng)方法及分類方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種多模態(tài)生成式情感分析模型的魯棒增強(qiáng)方法，其特征在于，包括：獲取原始輸入集，基于所述原始輸入集以及目標(biāo)蛻變關(guān)系，構(gòu)建新輸入集；所述原始輸入集中包括文本和圖像；將所述原始輸入集和所述新輸入集分別輸入至初始的多模態(tài)生成式情感分析模型，得到情感標(biāo)簽；基于所述情感標(biāo)簽從所述原始輸入集和所述新輸入集中選取符合預(yù)期的數(shù)據(jù)，構(gòu)建訓(xùn)練集；基于所述訓(xùn)練集和所述訓(xùn)練集對應(yīng)的情感標(biāo)簽訓(xùn)練所述多模態(tài)生成式情感分析模型，得到新的多模態(tài)生成式情感分析模型；所述初始的多模態(tài)生成式情感分析模型為多層注意力網(wǎng)絡(luò)；基于所述訓(xùn)練集和所述訓(xùn)練集對應(yīng)的情感標(biāo)簽訓(xùn)練所述多模態(tài)生成式情感分析模型，得到新的多模態(tài)生成式情感分析模型，包括：將所述訓(xùn)練集中的文本輸入至任務(wù)轉(zhuǎn)述多層感知機(jī)，得到新文本集，并對所述新文本集進(jìn)行特征提取，得到文本特征；對所述訓(xùn)練集中的圖像添加連續(xù)提示，得到新圖像集，并對所述新圖像集進(jìn)行特征提取，得到圖像特征；基于所述文本特征、所述圖像特征和對應(yīng)的情感標(biāo)簽訓(xùn)練多層注意力網(wǎng)絡(luò)，得到新的多模態(tài)生成式情感分析模型。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人武漢理工大學(xué)，其通訊地址為：430070 湖北省武漢市洪山區(qū)珞獅路122號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。