一种基于动态梯度的多模态情感分析方法

本发明涉及一种基于动态梯度的多模态情感分析方法。首先构建由单路动态门控注意力以及动态梯度相结合的多模态情感分析模型，收集多模态情感标签构成多模态情感数据集，对多模态数据集进行预处理，根据处理后的多模态数据来构建训练集、验证集、测试集；将训练集输入至多模态情感分析模型，通过模态表示学习来进行浅层特征提取，通过动态梯度调节算法以及门控值计算各模态的梯度调节参数，并通过梯度调节参数来对浅层特征进行调节，将调节后的浅层特征特征输入至单路门控注意力融合模块进行融合生成深层融合特征，对深层融合特征进行情感分类预测，并结合验证集数据优化模型参数，最后输出情感分析结果。