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龙图腾网获悉武汉览山科技有限公司;武汉科技大学申请的专利基于跨模态推理融合的方面级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：CN121615657B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610147375.3，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权基于跨模态推理融合的方面级多模态情感分析方法及系统是由王政;胡慧君;张洋;刘茂福设计研发完成，并于2026-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨模态推理融合的方面级多模态情感分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于跨模态推理融合的方面级多模态情感分析方法及系统，属于情绪识别技术领域，所述方法包括：获取目标平台的多模态数据并进行方面级情感类别标注，得到标注数据集；建立方面级多模态情感分析模型，所述方面级多模态情感分析模型包括特征提取模块、推理链特征构建模块、跨模态推理融合模块和分类输出模块；通过所述标注数据集训练所述方面级多模态情感分析模型，通过训练后的所述方面级多模态情感分析模型对待分析多模态数据进行方面级情感类别预测。本发明通过引入多源信息来增强推理过程中的上下文一致性，并通过跨模态推理融合有效缓解语义偏移问题，实现对情感语义与逻辑推理的协同建模，提升了方面级情感分类的准确性。

本发明授权基于跨模态推理融合的方面级多模态情感分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于跨模态推理融合的方面级多模态情感分析方法，其特征在于，包括： 获取目标平台的多模态数据并进行方面级情感类别标注，得到标注数据集； 建立方面级多模态情感分析模型，所述方面级多模态情感分析模型包括特征提取模块、推理链特征构建模块、跨模态推理融合模块和分类输出模块； 其中，所述特征提取模块用于对输入的多模态数据分别进行文本特征提取、方面实体特征提取和图像特征提取； 所述推理链特征构建模块，用于： 基于文本数据，采用包括预备知识、问题、答案和理由的结构模板构建思维链提示；其中，所述预备知识包括与方面级情感类别预测相关的基础知识或先验知识； 将所述思维链提示多次输入大语言模型进行情感推理，得到多个候选推理链； 通过自洽策略从所述多个候选推理链中选择最优推理链； 将所述最优推理链输入第三预训练语言模型进行特征编码，得到推理链特征； 所述跨模态推理融合模块，用于： 基于注意力机制对所述方面实体特征和图像特征进行特征融合，得到第一融合特征； 将所述第一融合特征输入Transformer模型中进行特征增强，得到增强后的第一融合特征； 基于注意力机制对所述增强后的第一融合特征和所述文本特征进行特征融合，得到第二融合特征； 以所述第二融合特征作为查询、以所述推理链特征作为键和值，对所述第二融合特征和所述推理链特征进行注意力计算和特征融合，得到第三融合特征； 以所述第三融合特征作为查询、以所述第二融合特征作为键和值，对所述第三融合特征和所述第二融合特征进行注意力计算和特征融合，得到跨模态融合特征； 所述分类输出模块，用于： 对根据所述最优推理链得到的零样本情感预测结果与所述跨模态融合特征进行特征融合，得到最终融合特征； 将所述最终融合特征输入分类器进行情感分类概率预测，得到方面级情感类别预测结果； 通过所述标注数据集训练所述方面级多模态情感分析模型，通过训练后的所述方面级多模态情感分析模型对待分析多模态数据进行方面级情感类别预测。

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