【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能和情感计算领域，尤其是涉及基于逆强化学习的多模态情感融合技术，尤其是通过动态调整不同模态数据融合策略以提升情感分析准确性和适应性的技术。
技术介绍
1、情感分析是情感计算中的核心任务，广泛应用于智能客服、情感计算、情绪识别、语音助手等领域。传统的情感分析方法通常基于单一模态数据进行情感识别，并依赖大量标注数据训练深度学习模型。虽然这些方法在处理单一模态时能够取得较好的效果，但在多模态情感分析中，单模态的分析精度难以满足复杂的情感识别需求。
2、随着人工智能技术的发展，多模态情感分析逐渐成为一种有效的情感识别方式。多模态情感分析通过融合来自语音、面部表情、文本等多个模态的信息，能够提高情感分析的准确性和泛化能力。然而，在实际应用中，如何有效地融合来自不同模态的信息、如何动态调整不同模态的权重以及如何处理模态之间的噪声和异质性问题，仍然是当前技术的挑战。
3、当前，多模态情感融合方法大多采用加权平均、支持向量机或深度神经网络等方式对多模态数据进行融合。然而，这些方法大多依赖手工设计的规则，无法自...
【技术保护点】
1.一种基于逆强化学习的多模态情感融合方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于逆强化学习的多模态情感融合方法，其特征在于，所述对来自语音、面部表情、文本多模态情感数据进行特征提取，生成模态特征集合，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于逆强化学习的多模态情感融合方法，其特征在于，所述基于逆强化学习算法，从已有的情感标签数据中反推最优的模态融合策略，具体包括：
4.根据权利要求书1所述的一种基于逆强化学习的多模态情感融合方法，其特征在于，所述使用所推导的模态融合策略动态加权不同模态特征，并将加权后...
【技术特征摘要】
1.一种基于逆强化学习的多模态情感融合方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于逆强化学习的多模态情感融合方法，其特征在于，所述对来自语音、面部表情、文本多模态情感数据进行特征提取，生成模态特征集合，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于逆强化学习的多模态情感融合方法，其特征在于，所述基于逆强化学习算法，从已有的情感标签数据中反推最优的模态融合策略，具体包括：
4.根据权利要求书1所述的一种基于逆强化学习的多模态情感融合方法，其特征在于，所述使用所推导的模态融合策略动态加权不同模态特征，并将加权后的特征输入情感分析模型，自动生成初步的情感...
【专利技术属性】
技术研发人员：张建国，于丽莎，吕艺青，杨辰杰，汤代理，柳荣，周清会，
申请(专利权)人：曼恒蔚图上海软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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