一种基于多任务联合学习与自适应融合的多模态情感分析方法

本发明提出了一种基于多任务联合学习与自适应融合的多模态情感分析方法，针对多模态情感分析中模态异质性特征关注不足、特征融合能力弱，导致的特征冗余和噪声干扰问题，该模型创新性地构建了多任务联合情感分析模块，通过同时处理多模态和单模态任务来全面捕捉模态间异质性特征，并引入动态权重分配的自适应融合机制以抑制冗余噪声，此外，模型采用多尺度特征提取策略，有效融合局部纹理和音调等低级特征，以及语义和情感倾向等高级特征，增强情感信息表达能力，本发明显著增强了模型处理模态异质性和增强特征表达能力，具有重要的实际应用价值。